ZNB.ai vs Modelflare
Một mô hình trên hai trạm: tính xác thực, tốc độ, giá, cache và tỷ lệ khả dụng, kèm trí tuệ quy đổi theo mức suy giảm và hiệu quả chi phí, cùng gợi ý theo tiêu chí bạn ưu tiên.
Nên chọn trạm nào
So sánh năm tiêu chí
Càng ra phía ngoài càng tốt. Tính xác thực tính theo tỷ lệ trí tuệ được giữ lại; bốn tiêu chí còn lại tính theo thứ hạng trong tất cả các trạm cung cấp mô hình này.
ZNB.aiModelflare
Bạn coi trọng điều gì nhất
Ưu tiên Cân bằng: nên chọn Modelflare
ZNB.ai0
Modelflare100
Lý do chính
Xác thực25%
Xác thực: ít nhất một trạm chưa có dữ liệu
Khả dụng20%
Modelflare có tỷ lệ khả dụng 97.1% trong 24 giờ qua; ZNB.ai đạt 0.0%
Hiệu quả chi phí20%
Hiệu quả chi phí: ít nhất một trạm chưa có dữ liệu
Tốc độ15%
Tốc độ: ít nhất một trạm chưa có dữ liệu
Giá15%
Giá: ít nhất một trạm chưa có dữ liệu
Cache5%
Cache: ít nhất một trạm chưa có dữ liệu
Chỉ số chính
Trí tuệ quy đổi
Càng cao càng tốt
Chi phí mỗi phiên lập trình
2 triệu token đầu vào + 40 nghìn token đầu ra · Càng thấp càng tốt
Hiệu quả chi phí
Điểm trí tuệ cho mỗi ¥1 · Càng cao càng tốt
Toàn bộ số liệu
Trí tuệ
Trí tuệ quy đổi——
Mức giữ trí tuệChưa kiểm tra100%
Tỷ lệ trả lời đúngChưa kiểm tra100% (90 câu hỏi)
Chi phí
Hiệu quả chi phí——
Chi phí mỗi phiên lập trình—¥1.12
Giá đầu vào—¥0.498
Giá đầu ra—¥2.988
Chiết khấu cacheChưa cung cấpChưa cung cấp
Hiệu năng
Độ trễ token đầu tiên—1.31 s
Tỷ lệ khả dụng 24 giờ qua0.0%97.1%
Số mẫu30102
Tuyến
Nhómznb-gpt-稳定openai-first-topup
Bảo mật dữ liệuCấp 0Cấp 4
Trí tuệ quy đổi = chỉ số trí tuệ đã công bố của mô hình × mức giữ trí tuệ. Mức giữ trí tuệ = tỷ lệ trả lời đúng của trạm ÷ tỷ lệ đúng cao nhất trong các trạm đã kiểm tra cùng mô hình; dưới 10 câu hỏi thì không quy đổi. Hiệu quả chi phí = trí tuệ quy đổi ÷ chi phí mỗi phiên lập trình. Chênh lệch dưới ngưỡng được coi là gần như ngang nhau. Gợi ý được tính bằng cách lấy trọng số các chỉ số theo tiêu chí ưu tiên đã chọn và chỉ mang tính tham khảo.