ZNB.ai vs. 智流 FluxLane
Un mismo modelo en dos intermediarios: integridad, velocidad, precio, caché y disponibilidad, más la inteligencia ajustada por degradación y la relación costo-beneficio, con una recomendación según tu prioridad.
Cuál elegir
Cinco dimensiones
Cuanto más afuera, mejor. La integridad es la parte de inteligencia conservada; las otras cuatro son posiciones entre todos los intermediarios del modelo.
ZNB.ai智流 FluxLane
Qué te importa más
Para la prioridad “Equilibrado”, elige 智流 FluxLane
ZNB.ai44
智流 FluxLane73
Motivos principales
Integridad25%
智流 FluxLane conserva 88% de la inteligencia del modelo; ZNB.ai, 70%
Disponibilidad20%
智流 FluxLane estuvo disponible el 100.0% de las últimas 24 horas; ZNB.ai, el 96.7%
Costo-beneficio20%
Costo-beneficio: faltan datos de al menos un intermediario
Velocidad15%
ZNB.ai responde en 5.20 s, un 47% más rápido que 智流 FluxLane (9.76 s)
Precio15%
Precio: faltan datos de al menos un intermediario
Caché5%
Caché: faltan datos de al menos un intermediario
Cifras clave
Inteligencia ajustada
Cuanto más alto, mejor
Costo por sesión de programación
2M de tokens de entrada + 40k de salida · Cuanto más bajo, mejor
Costo-beneficio
Puntos de inteligencia por ¥1 · Cuanto más alto, mejor
Todas las cifras
Inteligencia
Inteligencia ajustada39.950.0
Inteligencia conservada70%88%
Aciertos en preguntas68% (preguntas: 28)85% (preguntas: 20)
Costo
Relación costo-beneficio——
Costo por sesión de programación——
Precio de entrada——
Precio de salida——
Descuento por cachéNo indicadoNo indicado
Rendimiento
Tiempo hasta el primer token5.20 s9.76 s
Disponibilidad, últimas 24 horas96.7%100.0%
Muestras3030
Ruta
Grupoznb-gpt-特惠GPT-MAX｜满血专线
Seguridad de datosNivel 0Nivel 4
Inteligencia ajustada = índice de inteligencia publicado del modelo × inteligencia conservada. Inteligencia conservada = tasa de aciertos del intermediario ÷ la mayor tasa de aciertos entre los intermediarios verificados del mismo modelo; con menos de 10 preguntas no se ajusta. Costo-beneficio = inteligencia ajustada ÷ costo por sesión de programación. Las diferencias por debajo de un umbral cuentan como parecidas. La recomendación pondera las métricas según la prioridad elegida y es solo orientativa.