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DeepSeek V4.1 Flash (max) vs GLM 5.3 Flash (max)

GLM 5.3 Flash (max) führt beim Durchschnittsscore mit 9.0 vs 8.6. GLM 5.3 Flash (max) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.089 vs $1.204. GLM 5.3 Flash (max) ist schneller mit 54.04s vs 61.58s, mit Erfolgsraten von 69.6% vs 82.6%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-24

Verglichene Modelle

Rang
#73
Gesamte Ausgabe-Token
908,171
Antwortzeit (Durchschnitt)
61.58s
Gesamtkosten
$1.204
Rang
#53
Gesamte Ausgabe-Token
216,119
Antwortzeit (Durchschnitt)
54.04s
Gesamtkosten
$0.089
Empfohlenes Modell GLM 5.3 Flash (max)

Es hat hier die beste Punktzahl (9.0) und kostet etwa 13.7x weniger als DeepSeek V4.1 Flash (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash max Veröffentlichung: 2026-09-10 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash max Veröffentlichung: 2026-08-26
Punktzahl 8.6 9.0
Rang #73 #53
Zuverlässigkeit 9.4 10.0
Konsistenz 9.3 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 69.6% 82.6%
Instabile Tests 2 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 3.715 0.519
Gesamtkosten $1.204 $0.089
Eingabepreis $0.013 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $1.320 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.013 / 1M $0.030 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 414,054 255,743
Ausgabe-Token 7,635 8,684
Denk-Token 900,536 207,435
Antwortzeit (Durchschnitt) 61.58s 54.04s
Antwortzeit (Maximum) 335.08s 333.47s
Antwortzeit (Gesamt) 1416.24s 1242.97s
Parameter 748B insgesamt (16B aktiv) 320B insgesamt (18B 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.

#73 DeepSeek V4.1 Flash

max
Kosten
$0.066
Zeit
211.0s
Token
54,712 tok

#53 GLM 5.3 Flash

max
Kosten
$0.005
Zeit
296.5s
Token
16,250 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
DeepSeek V4.1 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 62.50s 7,509 373 132,357
GLM 5.3 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 43.37s 7,317 381 23,692

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