Modelflare vs. 智流 FluxLane
Ein Modell auf zwei Relays: Echtheit, Geschwindigkeit, Preis, Cache und Verfügbarkeit, dazu die um Degradation bereinigte Intelligenz und das Preis-Leistungs-Verhältnis – mit einer Empfehlung für Ihren Schwerpunkt.
Empfehlung
Fünf Dimensionen
Weiter außen ist besser. Echtheit ist der Anteil der erhaltenen Intelligenz; die anderen vier Werte sind Platzierungen unter allen Relays dieses Modells.
Modelflare智流 FluxLane
Was ist Ihnen am wichtigsten?
Bei Schwerpunkt „Ausgewogen“ liegen beide nah beieinander
Modelflare74
智流 FluxLane73
Hauptgründe
Echtheit25%
Modelflare bewahrt 100% der Intelligenz des Modells; 智流 FluxLane 88%
Verfügbarkeit20%
智流 FluxLane war in den letzten 24 Stunden zu 100.0% verfügbar; Modelflare zu 98.5%
Preis-Leistung20%
Preis-Leistung: für mindestens ein Relay keine Daten
Tempo15%
Modelflare liefert das erste Token nach 1.33 s, 86 % schneller als 智流 FluxLane (9.76 s)
Preis15%
Preis: für mindestens ein Relay keine Daten
Cache5%
Cache: für mindestens ein Relay keine Daten
Kennzahlen
Bereinigte Intelligenz
Höher ist besser
Kosten pro Coding-Session
2 Mio. Eingabe- + 40.000 Ausgabe-Token · Niedriger ist besser
Preis-Leistung
Intelligenzpunkte pro 1 ¥ · Höher ist besser
Alle Werte
Intelligenz
Bereinigte Intelligenz56.950.0
Erhaltene Intelligenz100%88%
Trefferquote97% (Fragen: 90)85% (Fragen: 20)
Kosten
Preis-Leistung26.0—
Kosten pro Coding-Session¥2.19—
Eingabepreis¥0.996—
Ausgabepreis¥4.98—
Cache-Rabatt90%Keine Angabe
Leistung
Zeit bis zum ersten Token1.33 s9.76 s
Verfügbarkeit, letzte 24 Stunden98.5%100.0%
Stichproben13531
Route
Gruppeopenai-first-topupGPT-MAX｜满血专线
DatensicherheitStufe 4Stufe 4
Bereinigte Intelligenz = veröffentlichter Intelligenzindex des Modells × erhaltene Intelligenz. Erhaltene Intelligenz = Trefferquote des Relays ÷ höchste Trefferquote unter den geprüften Relays desselben Modells; bei weniger als 10 Fragen wird nicht bereinigt. Preis-Leistung = bereinigte Intelligenz ÷ Kosten pro Coding-Session. Unterschiede unterhalb eines Schwellenwerts gelten als etwa gleich. Die Empfehlung gewichtet die Kennzahlen nach dem gewählten Schwerpunkt und dient nur zur Orientierung.