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Gemma 4 26B A4B (medium) vs GLM 5.3 Flash (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 7.3 vs 7.3 praktisch gleichauf. GLM 5.3 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.084 vs $0.086. GLM 5.3 Flash (high) ist schneller mit 29.11s vs 105.03s, mit Erfolgsraten von 71.0% vs 66.7%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-01

Verglichene Modelle

Rang
#131
Gesamte Ausgabe-Token
269,351
Antwortzeit (Durchschnitt)
105.03s
Gesamtkosten
$0.086
Rang
#132
Gesamte Ausgabe-Token
99,340
Antwortzeit (Durchschnitt)
29.11s
Gesamtkosten
$0.084
Empfohlenes Modell GLM 5.3 Flash (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.3) und antwortet etwa 3.6x schneller als Gemma 4 26B A4B (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Gemma 4 26B A4B Gemma 4 26B A4B medium Veröffentlichung: 2026-04-03 Kostenlos verfügbar GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high Veröffentlichung: 2026-08-26
Punktzahl 7.3 7.3
Rang #131 #132
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.6 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.0% 66.7%
Instabile Tests 1 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.679 0.426
Gesamtkosten $0.086 $0.084
Eingabepreis $0.077 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $0.255 / 1M $0.500 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 224,367 225,013
Ausgabe-Token 27,095 12,197
Denk-Token 242,256 87,143
Antwortzeit (Durchschnitt) 105.03s 29.11s
Antwortzeit (Maximum) 912.19s 163.41s
Antwortzeit (Gesamt) 2310.63s 669.54s
Parameter 25.2B insgesamt (3.8B aktiv) 320B insgesamt (18B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Open Source

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#131 Gemma 4 26B A4B

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 tok

#132 GLM 5.3 Flash

high
Kosten
$0.003
Zeit
186.7s
Token
10,486 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
Gemma 4 26B A4B 2.9 10.0 0.0% 0 272.54s 5,062 14,838 44,567
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

Schnellvergleich

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