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Granite 4.2 8B (high) vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 4.8 vs 4.7. GLM 4.7 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.027 vs $0.111. GLM 4.7 Flash ist schneller mit 13.04s vs 235.35s, mit Erfolgsraten von 37.7% vs 29.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-16

Verglichene Modelle

Rang
#357
Gesamte Ausgabe-Token
576,052
Antwortzeit (Durchschnitt)
235.35s
Gesamtkosten
$0.111
Rang
#352
Gesamte Ausgabe-Token
27,395
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.04s
Gesamtkosten
$0.027
Empfohlenes Modell GLM 4.7 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (4.8) und kostet etwa 4.2x weniger als Granite 4.2 8B (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B high Veröffentlichung: 2026-09-02 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 4.7 4.8
Rang #357 #352
Zuverlässigkeit 8.2 10.0
Konsistenz 6.4 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 37.7% 29.0%
Instabile Tests 10 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 2.751 0.528
Gesamtkosten $0.111 $0.027
Eingabepreis $0.060 / 1M $0.061 / 1M
Ausgabepreis $0.250 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.015 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 282,658 255,363
Ausgabe-Token 198,563 27,395
Denk-Token 462,804 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 235.35s 13.04s
Antwortzeit (Maximum) 685.87s 97.15s
Antwortzeit (Gesamt) 5413.09s 221.61s
Parameter 8B 30B insgesamt (3B 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.

#357 IBM: Granite 4.2 8B

high
Provider returned error
Kosten
$0.000
Zeit
0.2s
Token
0 tok

#352 GLM 4.7 Flash

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 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
Granite 4.2 8B 3.8 4.3 33.3% 2 515.34s 7,047 42,438 154,749
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

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