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Mercury 2.5 (medium) vs GLM 5.1

GLM 5.1 führt beim Durchschnittsscore mit 6.5 vs 6.4. Mercury 2.5 (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.034 vs $0.451. Mercury 2.5 (medium) ist schneller mit 7.74s vs 11.10s, mit Erfolgsraten von 63.8% vs 47.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-05

Verglichene Modelle

Rang
#212
Gesamte Ausgabe-Token
138,946
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.74s
Gesamtkosten
$0.034
Rang
#203
Gesamte Ausgabe-Token
20,076
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.10s
Gesamtkosten
$0.451
Empfohlenes Modell Mercury 2.5 (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (6.4 vs 6.5) und es kostet etwa 13.4x weniger als GLM 5.1.

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Mercury 2.5 medium Veröffentlichung: 2026-09-08 GLM 5.1 GLM 5.1 none Veröffentlichung: 2026-04-07
Punktzahl 6.4 6.5
Rang #212 #203
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 8.3 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 63.8% 47.8%
Instabile Tests 5 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.280 3.478
Gesamtkosten $0.034 $0.451
Eingabepreis $0.040 / 1M $1.400 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $4.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.004 / 1M $0.260 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 317,982 258,956
Ausgabe-Token 3,918 20,076
Denk-Token 135,028 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.74s 11.10s
Antwortzeit (Maximum) 107.89s 107.19s
Antwortzeit (Gesamt) 178.07s 255.39s
Parameter ~100B 744B insgesamt (40B 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.

#212 Mercury 2.5

medium
Kosten
$0.001
Zeit
3.8s
Token
3,386 tok

#203 GLM 5.1

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
Mercury 2.5 5.0 5.1 44.5% 2 3.70s 7,807 488 21,857
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

Schnellvergleich

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