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North Mini Code vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 4.8 vs 4.7. North Mini Code hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.027. GLM 4.7 Flash ist schneller mit 13.04s vs 29.47s, mit Erfolgsraten von 17.4% vs 29.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-03

Verglichene Modelle

Rang
#324
Gesamte Ausgabe-Token
26,954
Antwortzeit (Durchschnitt)
29.47s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#321
Gesamte Ausgabe-Token
27,395
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.04s
Gesamtkosten
$0.027
Empfohlenes Modell GLM 4.7 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (4.8) und antwortet etwa 2.3x schneller als North Mini Code.

Detaillierter Vergleich

Metrik North Mini Code North Mini Code none Veröffentlichung: 2026-06-18 Kostenlos verfügbar GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 4.7 4.8
Rang #324 #321
Zuverlässigkeit 8.9 10.0
Konsistenz 9.9 8.9
Versuche 63/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 17.4% 29.0%
Instabile Tests 0 3
Gesamtläufe 63 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 0.528
Gesamtkosten $0.000 $0.027
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.061 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 177,989 255,363
Ausgabe-Token 26,954 27,395
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 29.47s 13.04s
Antwortzeit (Maximum) 159.85s 97.15s
Antwortzeit (Gesamt) 677.70s 221.61s
Parameter 30B insgesamt (3B aktiv) 30B insgesamt (3B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Open Source

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#324 North Mini Code

none
Kosten
$0.000
Zeit
266.1s
Token
63,551 tok

#321 GLM 4.7 Flash

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
North Mini Code 3.9 10.0 0.0% 0 21.96s 7,119 504 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

Schnellvergleich

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