Modelle
Vergleich
DeepSeek V3.2 vs. GLM 4.7
DeepSeek V3.2 und GLM 4.7 im direkten Vergleich auf Silicon Network: Kontextlänge, Fähigkeiten, Parameter und der Preis pro Token.
| DeepSeek V3.2 | GLM 4.7 | |
|---|---|---|
| Modell-ID in der API | deepseek-v3.2 | glm-4.7 |
| Basismodell | DeepSeek V3.2 | GLM 4.7 |
| Familie | DeepSeek | GLM |
| Parameter | 671B MoE | 355B MoE |
| Größenklasse | Sehr groß (ab 200B) | Sehr groß (ab 200B) |
| Kontextlänge | 131.072 Tokens (128K) | 202.752 Tokens (198K) |
| Fähigkeiten | Text, Reasoning und Reasoning abschaltbar | Text, Reasoning und Reasoning abschaltbar |
| Bereitgestellte Gewichte | 4 Bit | 4 Bit |
| Größe der Gewichte | 378 GB | 199 GB |
| Preis Eingabe | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Preis Ausgabe | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
Die veröffentlichten Preise ließen sich gerade nicht laden. Die Preisseite liest sie live.
Unterschiede
- GLM 4.7 hat das längere Kontextfenster: 202.752 Tokens gegenüber 131.072.
- DeepSeek V3.2 ist nach Gesamtparametern das größere Modell: 671B MoE gegenüber 355B MoE.
- Beide haben dieselben Fähigkeiten: Text, Reasoning und Reasoning abschaltbar.
Welche Modelle gerade auf einem Node geladen sind, ändert sich im Laufe des Tages; die Preisseite zeigt es live. Ein Modell, das nicht geladen ist, antwortet mit 404, bis ein Betreiber es lädt.
Zu diesen Angaben
Kontextlänge, Fähigkeiten und Größe der Gewichte stammen aus der Modellkarte, mit der die jeweilige ID bereitgestellt wird. Die Preise sind die veröffentlichten Preise pro Token und werden alle paar Minuten aktualisiert. Geschwindigkeitswerte gibt es hier nicht: Das Netzwerk veröffentlicht den Durchsatz pro Modell noch nicht.