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

Der Durchschnittsscore ist mit 6.7 vs 6.6 praktisch gleichauf. GLM 5.3 Flash (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.038 vs $3.264. GLM 5.3 Flash (low) ist schneller mit 11.82s vs 97.34s, mit Erfolgsraten von 59.4% vs 58.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-13

Verglichene Modelle

Rang
#254
Gesamte Ausgabe-Token
186,901
Antwortzeit (Durchschnitt)
97.34s
Gesamtkosten
$3.264
Rang
#258
Gesamte Ausgabe-Token
27,168
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.82s
Gesamtkosten
$0.038
Empfohlenes Modell GLM 5.3 Flash (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (6.6) und kostet etwa 87.9x weniger als Ember-1 (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ember-1 Ember-1 max Veröffentlichung: 2026-09-28 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low Veröffentlichung: 2026-08-26
Punktzahl 6.7 6.6
Rang #254 #258
Zuverlässigkeit 8.3 10.0
Konsistenz 7.8 8.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 59.4% 58.0%
Instabile Tests 6 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 29.671 0.338
Gesamtkosten $3.264 $0.038
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 153,399 255,173
Ausgabe-Token 7,803 9,891
Denk-Token 179,098 17,277
Antwortzeit (Durchschnitt) 97.34s 11.82s
Antwortzeit (Maximum) 587.08s 90.45s
Antwortzeit (Gesamt) 2238.73s 271.92s
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.

#254 Ember-1

max
Kosten
$0.163
Zeit
229.4s
Token
11,002 tok

#258 GLM 5.3 Flash

low
Kosten
$0.001
Zeit
20.7s
Token
1,482 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 5.2 4.4 55.6% 2 105.09s 3,362 1,149 27,957
GLM 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

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