GLM · glm-4.7
成熟的 GLM 模型，适用于可靠的编程、推理以及结构化智能体任务。
三种买法各挑一个最划算的。点卡片看这一种的全部选择。
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中国大陆 / 全球 · 按适用条件分档计价
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| 不分档 | 0.7355 CNY每百万 Token |
|---|---|
| 输入 32,000 Token 以内，output_tokens_max：200 | 0.4 CNY每百万 Token |
| 输入 32,000 Token 以内，output_tokens_min：200 | 0.6 CNY每百万 Token |
| 输入 200,000 Token 以内，输入 32,000 Token 以上 | 0.8 CNY每百万 Token |
| 不分档 | 4.012 CNY每百万 Token |
|---|---|
| 输入 32,000 Token 以内，output_tokens_max：200 | 2 CNY每百万 Token |
| 输入 32,000 Token 以内，output_tokens_min：200 | 3 CNY每百万 Token |
| 输入 200,000 Token 以内，输入 32,000 Token 以上 | 4 CNY每百万 Token |
| 不分档 | 14.71 CNY每百万 Token |
|---|---|
| 输入 32,000 Token 以内，output_tokens_max：200 | 8 CNY每百万 Token |
| 输入 32,000 Token 以内，output_tokens_min：200 | 14 CNY每百万 Token |
| 输入 200,000 Token 以内，输入 32,000 Token 以上 | 16 CNY每百万 Token |
中国大陆 / 全球 · 采集于 2026-11-10 · 查看价格来源
不同地方写法可能不一样，列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
这个模型还没有综合能力指数，排不出名次，下面是它的单项成绩。
科学难题、数学和没见过的新题，看它想得清不清楚。
研究生水平的物理、化学、生物难题。拿它做研究、分析复杂问题时看这项。
答得对不对、会不会编造，查资料和写正式内容时最要紧。
简短的事实问答，答错或编造都扣分。拿它查资料、写要求准确的内容时看这项。
厂商官方接口的实测中位数，看它回答快不快；不代表任何中转站线路的快慢。
厂商官方接口开始回答后，每秒能吐出多少 Token 的实测中位数。不代表中转站线路的快慢。
向厂商官方接口提问后，要等几秒才看到回答的第一个字（思考模型包括思考时间）的实测中位数。越短越好，不代表中转站线路。
这些评测停止更新、有成绩的模型太少或者和选购关系不大，成绩仅供参考，不影响上面的名次和用途筛选。
让模型在命令行里独立完成装环境、改代码、跑测试等真实工程任务。用它写代码、做自动化时看这项。
不再排行的原因：有成绩的在售模型太少，排不成榜。
Epoch AI 把几十项前沿评测合成的一个能力指数，用来看模型整体有多强。
不再排行的原因：综合能力已改按 Artificial Analysis 智能指数排名（覆盖的在售模型多一倍）；Epoch 综合指数留作第二来源参考。
普通人一眼能答对、模型却容易掉坑的常识题。看它日常对话靠不靠谱。
不再排行的原因：有成绩的在售模型太少，排不成榜。
还没有人点评。用过的话，写下第一条真实体验，帮后来的人少踩坑。
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