ZNB.ai vs 智流 FluxLane

Satu model di dua relay: keaslian, kecepatan, harga, cache, dan ketersediaan, ditambah kecerdasan yang dikoreksi menurut degradasi model dan efisiensi biaya, dengan saran sesuai prioritas yang Anda pilih.

Model
znb-gpt-特惠
GPT-MAX|满血专线

Mana yang dipilih

Lima dimensi

Makin ke luar makin baik. Keaslian adalah porsi kecerdasan yang tersisa; empat dimensi lainnya adalah posisi di antara semua relay untuk model ini.
KeaslianKecepatanHargaBelum dicekCacheBelum dicekKetersediaan
ZNB.ai智流 FluxLane

Apa yang paling penting bagi Anda

Seimbang: pilih 智流 FluxLane

Alasan utama

Keaslian25%

智流 FluxLane mempertahankan 88% kecerdasan model, sedangkan ZNB.ai 70%

Ketersediaan20%

Ketersediaan 智流 FluxLane dalam 24 jam terakhir 100.0%, sedangkan ZNB.ai 96.7%

Efisiensi biaya20%

Efisiensi biaya: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Kecepatan15%

ZNB.ai merespons dalam 5.20 s, 47% lebih cepat daripada 智流 FluxLane (9.76 s)

Harga15%

Harga: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Cache5%

Cache: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

ZNB.ai

Lebih unggul
Kecepatan5.20 s
Lebih lemah
Keaslian70%Ketersediaan96.7%

智流 FluxLane

Lebih unggul
Keaslian88%Ketersediaan100.0%
Lebih lemah
Kecepatan9.76 s

Angka utama

Kecerdasan terkoreksi

Makin tinggi makin baik

Biaya per sesi coding

2 juta token input + 40 ribu token output · Makin rendah makin baik

Efisiensi biaya

Poin kecerdasan per ¥1 · Makin tinggi makin baik

Semua angka

Kecerdasan

Kecerdasan terkoreksi39.950.0
Kecerdasan tersisa70%88%
Akurasi jawaban68% (28 soal)85% (20 soal)

Biaya

Efisiensi biaya——
Biaya per sesi coding——
Harga input——
Harga output——
Diskon cacheTidak diberikanTidak diberikan

Performa

Latensi token pertama5.20 s9.76 s
Ketersediaan, 24 jam terakhir96.7%100.0%
Sampel3031

Rute

Grupznb-gpt-特惠GPT-MAX|满血专线
Keamanan dataLevel 0Level 4
Kecerdasan terkoreksi = indeks kecerdasan model yang dipublikasikan × kecerdasan tersisa. Kecerdasan tersisa = akurasi jawaban relay ÷ akurasi tertinggi di antara relay yang sudah dicek untuk model yang sama; jika kurang dari 10 soal, tidak dikoreksi. Efisiensi biaya = kecerdasan terkoreksi ÷ biaya per sesi coding. Selisih di bawah ambang dianggap hampir setara. Saran dihitung dengan memberi bobot pada metrik sesuai prioritas yang dipilih dan hanya sebagai panduan.