নেভিগেশন
AI BENCHY
Advertise here

DeepSeek V4 Pro (high) vs GLM 5 (medium)

GLM 5 (medium) average score-এ এগিয়ে: 7.7 vs 7.7. DeepSeek V4 Pro (high)-এর benchmark খরচ কম: $0.291 vs $0.307. GLM 5 (medium) দ্রুত: 33.54s vs 79.14s, pass rates 63.6% vs 78.8%.

AI BENCHY টেস্ট স্যুট থেকে বেঞ্চমার্ক তৈরি হয়েছে: 2026-08-11

র‍্যাঙ্ক
#65
মোট আউটপুট টোকেন
189,181
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
79.14s
মোট খরচ
$0.291
র‍্যাঙ্ক
#60
মোট আউটপুট টোকেন
124,566
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
33.54s
মোট খরচ
$0.307
প্রস্তাবিত মডেল GLM 5 (medium)

It has the best score here (7.7), while responding about 2.4x faster than DeepSeek V4 Pro (high).

বিস্তারিত তুলনা

মেট্রিক DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high প্রকাশ: 2026-04-24 GLM 5 GLM 5 medium প্রকাশ: 2026-02-12
স্কোর 7.7 7.7
র‍্যাঙ্ক #65 #60
নির্ভরযোগ্যতা 10.0 10.0
ধারাবাহিকতা 7.7 8.1
বেঞ্চমার্ক কভারেজ 22/22 টেস্ট · 66/66 প্রচেষ্টা 21/22 টেস্ট · 63/66 প্রচেষ্টা
সঠিক টেস্ট
প্রতি চেষ্টায় পাস রেট 63.6% 78.8%
অস্থির টেস্ট 6 4
মোট রান 66 63
প্রতি ফলাফলে খরচ 2.000 1.668
মোট খরচ $0.291 $0.307
ইনপুট মূল্য $0.632 / 1M $0.950 / 1M
আউটপুট মূল্য $1.264 / 1M $2.551 / 1M
মোট ইনপুট টোকেন 90,748 35,224
আউটপুট টোকেন 10,462 21,570
রিজনিং টোকেন 178,719 102,996
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়) 79.14s 33.54s
প্রতিক্রিয়া সময় (সর্বোচ্চ) 416.76s 99.85s
প্রতিক্রিয়া সময় (মোট) 1740.97s 435.99s

মডেল জেনারেশন শোকেস

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#65 DeepSeek V4 Pro

high
খরচ
$0.023
সময়
257.6s
টোকেন
14,870 tok

#60 GLM 5

medium
খরচ
$0.005
সময়
20.7s
টোকেন
2,068 tok

স্কোর অনুযায়ী শীর্ষ মডেল

স্কোর বনাম মোট খরচ

প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)

স্কোর vs প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)

মোট আউটপুট টোকেন

স্কোর vs মোট আউটপুট টোকেন

বিভাগভিত্তিক বিশ্লেষণ

কোডিং স্কোর ধারাবাহিকতা প্রতি চেষ্টায় পাস রেট অস্থির টেস্ট সঠিক টেস্ট প্রতিক্রিয়া সময় (গড়) ইনপুট টোকেন আউটপুট টোকেন রিজনিং টোকেন
DeepSeek V4 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

দ্রুত তুলনা

তুলনার জুটি বদলান