Hasonlitsa ossze a(z) Doubao Seed 2.0 Code (Volcengine) es a(z) GLM-5.2 (Zhipu AI (GLM)) modelleket ar, kontextus, kepessegek es kesleltetes szerint.
Egymas mellett
Hasonlitsa ossze az arat, szolgaltatot, kontextust, kepessegeket, kesleltetest es a forrasalapot.
| Model | Provider | Input | Output | Context | Capabilities | Best for | Latency | Status | Source |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Doubao Seed 2.0 Codedoubao-seed-2-0-code | Volcengine | ¥3.20 / 1M tokens | ¥16 / 1M tokens | 256k | Tool callingJSON modeLong contextStreaming | agentic coding, repository-scale refactors | 1000-3200ms | Production | Platform curated |
| GLM-5.2glm-5-2 | Zhipu AI (GLM) | ¥8 / 1M tokens | ¥28 / 1M tokens | 128k | Tool callingJSON modeStreamingReasoning | general-purpose reasoning, Chinese Q&A | 1000-3000ms | Production | Platform curated |
FAQ
Doubao Seed 2.0 Code olcsobb (¥3.20 / 1M tokens input / ¥16 / 1M tokens output), mint GLM-5.2 (¥8 / 1M tokens input / ¥28 / 1M tokens output). A valos koltseg a bemeneti es kimeneti tokenek aranyatol fugg, ezert erdemes az arkalkulatorral, valos forgalom alapjan becsulni.
Doubao Seed 2.0 Code nagyobb kontextusablakkal rendelkezik (256k token), szemben a 128k tokennel.
Mindket modell alkalmas Agent feladatokra. Valaszd a Doubao Seed 2.0 Code modellt, ha a koltseg a fo szempont, vagy a Doubao Seed 2.0 Code modellt, ha nagyobb kontextusablak kell. Teszteld mindkettot valos promptokkal, mielott produkcios forgalmat iranyitasz rajuk.