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Comparación de modelos

GLM-5.3 y Celeris-1 Magnus

Compare GLM-5.3 y Celeris-1 Magnus utilizando la misma rúbrica texto y razonamiento del proveedor. Sin puntuación misteriosa ni clasificación de referencia inventada.

Hechos comprobados 4 de septiembre de 2026

Calcula tu coste

Indica tu uso. La estimación se actualiza al escribir.

Ejemplo: 6.000 tokens de entrada para 10 páginas y 500 para el resumen. La longitud varía; ajusta los valores.

Una ejecución envía tu entrada al modelo una vez y recibe una respuesta. Los tokens son fragmentos de texto: la entrada es lo que envías y la salida es la respuesta que recibes.

Opciones avanzadas
Cómo funciona esta estimación

Las estimaciones excluyen impuestos, herramientas, almacenamiento/escritura de caché, cuotas gratuitas y descuentos personalizados. En imágenes solo incluyen la salida, no el prompt ni las referencias. Los modos de calidad varían. Los ajustes no listados no se consideran gratuitos.

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modeloTotal estimado (USD)
Celeris-1 MagnusCelerisSin tarifa revisada
GLM-5.3Z.aiSin tarifa revisada

Toma rápida

GLM-5.3

Modelo de razonamiento abierto y de contexto largo de Z.ai para codificación, herramientas y trabajo de agencia en rutas autohospedadas y administradas.

Lo mejor para

  • Agentes de codificación de contexto largo
  • Experimentos empresariales de peso abierto
  • Equipos que quieren varias opciones de proveedores de inferencia

cuidado con

Compare el punto de control y el host exactos, no solo el nombre del modelo. Los controles de contexto, producción máxima, velocidad, precio, registro y razonamiento pueden cambiar según la ruta.

Celeris-1 Magnus

Modelo de lenguaje de difusión centrado en agentes Celeris para razonamiento rápido, bucles de herramientas, acciones estructuradas e integración compatible con OpenAI.

Lo mejor para

  • Agentes que utilizan herramientas de baja latencia
  • Flujos de trabajo estructurados de extracción y acción.
  • Teams migrando un cliente compatible con OpenAI

cuidado con

La página de precios públicos etiqueta Celeris-1 en lugar de Magnus, y el servicio aún está temprano. Confirme la facturación, la capacidad, el soporte, la retención de datos y un SLA de producción de Magnus directamente.

Compara los hechos publicados

GLM-5.3 vs Celeris-1 Magnus

Los valores utilizan las unidades y límites publicados de cada proveedor. Un espacio en blanco significa que el proveedor no publicó un valor directamente comparable en las fuentes revisadas.

Texto y razonamientoGLM-5.3Celeris-1 Magnus
ventana contextualMáximo contexto de trabajo y aviso combinado documentado por el proveedor.Hasta 1,31 millones en OpenRouter; 1M en QwenCloud131.072 tokens combinados
Salida máximaLímite de respuestas publicado por el proveedor, cuando esté disponible.Hasta 262,144 tokens en OpenRouterCualquier límite positivo dentro del contexto combinado.
límite de conocimientoÚltima fecha de conocimiento confiable publicada explícitamente por el proveedor del modelo. Las herramientas de búsqueda y conectadas pueden recuperar información más reciente pero no cambian el límite integrado del modelo.No publicadoNo publicado
Precio de entradaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de entrada, a menos que se indique lo contrario.Desde $1,15 / 1 millón en OpenRouter$0,20/1 millón de tarifa familiar indicada; verificar magnus
Precio de salidaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de salida, a menos que se indique lo contrario.Desde $3,50 / 1 millón en OpenRouter$0,70/1 millón de tarifa familiar indicada; verificar magnus
EntradasTipos de medios aceptados por el punto final del modelo enumerado.TextoTexto; partes del contenido de la imagen soportadas por la API
Herramientas y agentesHerramientas nativas seleccionadas y capacidades de creación de agentes, no una lista exhaustiva.Herramientas, resultados estructurados, razonamiento controlable en rutas admitidas.Herramientas, esquema JSON, razonamiento bajo/medio/xalto

como elegir

Compare el trabajo, no las exageraciones.

Comience con el trabajo que necesita completar y luego valide los detalles del costo, el acceso y la política en la ruta exacta de su proveedor.

GLM-5.3

Los pesos autohospedados mantienen indicaciones dentro de la infraestructura que usted controla. QwenCloud dice que no retiene entradas ni salidas de API para capacitación; OpenRouter y otros proveedores aplican sus propias políticas de ruta.

Celeris-1 Magnus

Celeris dice que las entradas y salidas de la API se procesan para proporcionar el servicio y monitorear el abuso y la confiabilidad. Su aviso público no ofrece un período fijo de retención de contenido ni una promesa de no capacitación; Hay opciones de VPC empresarial disponibles.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre GLM-5.3 y Celeris-1 Magnus

¿Cuál es la principal diferencia entre GLM-5.3 y Celeris-1 Magnus?

GLM-5.3: Modelo de razonamiento abierto y de contexto largo de Z.ai para codificación, herramientas y trabajo de agencia en rutas autohospedadas y administradas. Celeris-1 Magnus: Modelo de lenguaje de difusión centrado en agentes Celeris para razonamiento rápido, bucles de herramientas, acciones estructuradas e integración compatible con OpenAI.

¿Debo elegir GLM-5.3 o Celeris-1 Magnus?

Considere GLM-5.3 cuando su prioridad sea Agentes de codificación de contexto largo. Considere Celeris-1 Magnus cuando su prioridad sea Agentes que utilizan herramientas de baja latencia. Pruebe ambos con sus propios datos y la ruta del proveedor antes de comprometerse.

¿Esta comparación entre GLM-5.3 y Celeris-1 Magnus se basa en los puntos de referencia de Cody?

No. Esta comparación alinea los datos publicados por el proveedor para la categoría Texto y razonamiento. No reclama un ganador universal ni combina puntuaciones de referencia de terceros incompatibles.