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Ember-1 (high) vs GLM 5.3 Flash (max)

GLM 5.3 Flash (max) führt beim Durchschnittsscore mit 9.0 vs 6.9. GLM 5.3 Flash (max) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.089 vs $2.405. GLM 5.3 Flash (max) ist schneller mit 54.04s vs 58.14s, mit Erfolgsraten von 71.0% vs 82.6%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#196
Gesamte Ausgabe-Token
121,223
Antwortzeit (Durchschnitt)
58.14s
Gesamtkosten
$2.405
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 27.3x weniger als Ember-1 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ember-1 Ember-1 high Veröffentlichung: 2026-09-28 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash max Veröffentlichung: 2026-08-26
Punktzahl 6.9 9.0
Rang #196 #53
Zuverlässigkeit 8.6 10.0
Konsistenz 7.2 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.0% 82.6%
Instabile Tests 8 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 20.041 0.519
Gesamtkosten $2.405 $0.089
Eingabepreis $3.000 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $15.000 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.300 / 1M $0.030 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 195,489 255,743
Ausgabe-Token 12,475 8,684
Denk-Token 108,748 207,435
Antwortzeit (Durchschnitt) 58.14s 54.04s
Antwortzeit (Maximum) 255.06s 333.47s
Antwortzeit (Gesamt) 1337.19s 1242.97s
Parameter ~2.8T insgesamt (~104B aktiv) 320B insgesamt (18B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen 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.

#196 Ember-1

high
Kosten
$0.038
Zeit
55.1s
Token
2,671 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
Ember-1 8.2 7.2 88.9% 1 72.23s 7,144 1,281 23,093
GLM 5.3 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 43.37s 7,317 381 23,692

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