モデル比較
GLM-4-9B-0414
対
Ling-mini-2.0
2026/02/28
価格
Input
$
0.086
/ M Tokens
$
0.07
/ M Tokens
Output
$
0.086
/ M Tokens
$
0.28
/ M Tokens
メタデータ
仕様
州
Available
Available
建築
GLM-4
MoE
キャリブレートされた
はい
はい
専門家の混合
いいえ
はい
合計パラメータ
9B
16B
アクティブ化されたパラメータ
9B
1.4B
推論
いいえ
いいえ
Precision
FP8
FP8
コンテキスト長
33K
131K
Max Tokens
33K
131K
対応機能
Serverless
対応
対応
Serverless LoRA
サポートされていません
サポートされていません
Fine-tuning
サポートされていません
サポートされていません
Embeddings
サポートされていません
サポートされていません
Rerankers
サポートされていません
サポートされていません
Image入力をサポートする
サポートされていません
サポートされていません
JSON Mode
対応
対応
構造化されたOutputs
サポートされていません
サポートされていません
ツール
対応
対応
Fim Completion
サポートされていません
サポートされていません
Chat Prefix Completion
サポートされていません
対応
GLM-4-9B-0414比較において
見てくださいGLM-4-9B-0414主要な次元において他の人気のあるモデルと比較します。
VS
Qwen3-VL-32B-Instruct
VS
Qwen3-VL-32B-Thinking
VS
Qwen3-VL-8B-Instruct
VS
Qwen3-VL-8B-Thinking
VS
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
VS
Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner
VS
Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
VS
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
VS
Ling-mini-2.0
VS
Hunyuan-MT-7B
VS
gpt-oss-20b
VS
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
VS
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
VS
GLM-4.1V-9B-Thinking
VS
Hunyuan-A13B-Instruct
VS
Qwen3-14B
