Porównanie modeli
Porównaj Grok 4.20 Multi-Agent Beta i GLM-5.3, korzystając z tej samej rubryki tekst i uzasadnienie pochodzącej od dostawcy. Żadnych tajemniczych wyników i żadnego wymyślonego rankingu porównawczego.
Sprawdzone fakty 4 września 2026
Podaj zużycie. Szacunek aktualizuje się podczas wpisywania.
Przykład: 6000 tokenów wejścia dla 10 stron i 500 na podsumowanie. Długość stron bywa różna; dostosuj wartości.
Jedno wykonanie wysyła dane do modelu i odbiera odpowiedź. Tokeny to fragmenty tekstu: wejście to treść wysłana, a wyjście to otrzymana odpowiedź.
Szacunki nie obejmują podatków, narzędzi, zapisu i przechowywania pamięci podręcznej, darmowych limitów ani rabatów. Dla obrazów obejmują tylko wynik, bez promptu i obrazów referencyjnych. Tryby jakości różnią się. Brak stawki nie oznacza bezpłatności.
| Modelka | Dostęp | Szacowany koszt (USD) |
|---|---|---|
| GLM-5.3Z.ai | Z.ai | Brak zweryfikowanej stawki |
| Grok 4.20 Multi-Agent BetaSpaceXAI | SpaceXAI | Brak zweryfikowanej stawki |
Szybkie ujęcie
Specjalistyczny model Groka, który wysyła kilku agentów AI równolegle do zbadania trudnego pytania, a następnie łączy ich pracę w jedną zbadaną odpowiedź.
To produkt w wersji beta, a nie najnowszy Grok ogólnego przeznaczenia. Jego interfejs może się zmienić, a wbudowane wyszukiwania lub uruchamianie kodu mogą zwiększyć koszty wykraczające poza cenę tokena nagłówkowego.
Otwarty model wnioskowania o długim kontekście Z.ai do kodowania, narzędzi i pracy agentowej w ramach tras hostowanych samodzielnie i zarządzanych.
Porównaj dokładny punkt kontrolny i hosta, a nie tylko nazwę modelu. Kontekst, maksymalna wydajność, prędkość, cena, rejestrowanie i kontrole wnioskowania mogą zmieniać się w zależności od trasy.
Porównaj opublikowane fakty
Wartości korzystają z opublikowanych jednostek i limitów każdego dostawcy. Puste miejsce oznacza, że dostawca nie opublikował bezpośrednio porównywalnej wartości w sprawdzanych źródłach.
| Tekst i uzasadnienie | Grok 4.20 Multi-Agent Beta | GLM-5.3 |
|---|---|---|
| Okno kontekstoweMaksymalny łączny kontekst podpowiedzi i pracy udokumentowany przez dostawcę. | 1 000 000 tokenów | Do 1,31M na OpenRouter; 1M na QwenCloud |
| Maksymalna wydajnośćLimit odpowiedzi opublikowany przez dostawcę, jeśli jest dostępny. | Nieopublikowane | Do 262 144 tokenów na OpenRouter |
| Odcięcie wiedzyNajnowsza wiarygodna data wyraźnie opublikowana przez dostawcę modelu. Wyszukiwanie i połączone narzędzia mogą pobierać nowsze informacje, ale nie zmieniają wbudowanego odcięcia modelu. | Nieopublikowane | Nieopublikowane |
| Cena wejściowaAktualna standardowa cena katalogowa za milion tokenów wejściowych, chyba że zaznaczono inaczej. | 1,25 USD / 1 milion | Od 1,15 USD / 1 milion na OpenRouter |
| Cena wyjściowaAktualna standardowa cena katalogowa za milion tokenów wyjściowych, chyba że zaznaczono inaczej. | 2,50 USD / 1 milion | Od 3,50 USD / 1 milion na OpenRouter |
| WejściaTypy multimediów akceptowane przez wymieniony punkt końcowy modelu. | Tekst, obraz | Tekst |
| Narzędzia i agenciWybrane natywne narzędzia i możliwości budowania agentów, a nie wyczerpująca lista. | 4–16 agentów; funkcje, web/X, kod, kolekcje | Narzędzia, wyniki strukturalne, kontrolowane rozumowanie na obsługiwanych trasach |
Jak wybrać
Zacznij od zadania, które chcesz wykonać, a następnie sprawdź koszty, dostęp i szczegóły zasad dotyczące dokładnej trasy dostawcy.
SpaceXAI mówi, że wejścia i wyjścia API nie są używane do szkolenia bez wyraźnej zgody. Żądania są domyślnie szyfrowane i przechowywane przez 30 dni; Zerowe przechowywanie danych na poziomie zespołu jest dostępne z kompromisami w zakresie funkcji.
Własne wagi przechowują monity w kontrolowanej przez Ciebie infrastrukturze. QwenCloud twierdzi, że nie przechowuje danych wejściowych ani wyjściowych API na potrzeby szkolenia; OpenRouter i inni dostawcy stosują własne zasady dotyczące tras.
Często zadawane pytania
Grok 4.20 Multi-Agent Beta: Specjalistyczny model Groka, który wysyła kilku agentów AI równolegle do zbadania trudnego pytania, a następnie łączy ich pracę w jedną zbadaną odpowiedź. GLM-5.3: Otwarty model wnioskowania o długim kontekście Z.ai do kodowania, narzędzi i pracy agentowej w ramach tras hostowanych samodzielnie i zarządzanych.
Rozważ Grok 4.20 Multi-Agent Beta, jeśli Twoim priorytetem jest Głębokie badania z kilkoma kierunkami dochodzenia. Rozważ GLM-5.3, jeśli Twoim priorytetem jest Agenci kodujący o długim kontekście. Przed zatwierdzeniem przetestuj oba rozwiązania, korzystając z własnych danych i trasy dostawcy.
Nie. To porównanie porównuje fakty opublikowane przez dostawcę dla kategorii Tekst i uzasadnienie. Nie wskazuje uniwersalnego zwycięzcy ani nie łączy niezgodnych wyników testów porównawczych stron trzecich.
