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Gemini 3.5 Flash vs GLM 5 Turbo (medium)

GLM 5 Turbo (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 7.6 vs 7.0. GLM 5 Turbo (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.323 vs $1.079. Gemini 3.5 Flash ist schneller mit 9.93s vs 23.00s, mit Erfolgsraten von 74.2% vs 71.2%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-07-25

Rang
#87
Gesamte Ausgabe-Token
117,518
Antwortzeit (Durchschnitt)
9.93s
Gesamtkosten
$1.079
Rang
#56
Gesamte Ausgabe-Token
74,522
Antwortzeit (Durchschnitt)
23.00s
Gesamtkosten
$0.323
Empfohlenes Modell GLM 5 Turbo (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.6) und kostet etwa 3.3x weniger als Gemini 3.5 Flash.

Detaillierter Vergleich

Metrik Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash none Veröffentlichung: 2026-05-19 GLM 5 Turbo GLM 5 Turbo medium Veröffentlichung: 2026-03-15
Punktzahl 7.0 7.6
Rang #87 #56
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.9 8.1
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 74.2% 71.2%
Instabile Tests 3 4
Gesamtläufe 66 63
Kosten pro Ergebnis 7.190 2.011
Gesamtkosten $1.079 $0.323
Eingabepreis $1.500 / 1M $1.200 / 1M
Ausgabepreis $9.000 / 1M $4.000 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 13,843 35,593
Ausgabe-Token 117,518 12,245
Denk-Token 0 62,277
Antwortzeit (Durchschnitt) 9.93s 23.00s
Antwortzeit (Maximum) 64.36s 194.23s
Antwortzeit (Gesamt) 178.68s 482.97s

Hamster playing table tennis

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

#87 Gemini 3.5 Flash

none
Kosten
$0.225
Zeit
125.5s
Token
25,004 tok

#56 GLM 5 Turbo

medium
Kosten
$0.074
Zeit
206.0s
Token
18,549 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
Gemini 3.5 Flash 8.8 7.8 88.9% 1 34.69s 8,122 75,927 0
GLM 5 Turbo 8.2 9.3 66.7% 0 45.90s 5,941 363 25,381

Schnellvergleich

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