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Mercury 2.5 vs GLM 4.7 Flash (medium)

GLM 4.7 Flash (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 4.2 vs 4.1. Mercury 2.5 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.026 vs $0.193. Mercury 2.5 ist schneller mit 5.10s vs 150.90s, mit Erfolgsraten von 24.6% vs 30.4%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#397
Gesamte Ausgabe-Token
89,958
Antwortzeit (Durchschnitt)
5.10s
Gesamtkosten
$0.026
Rang
#394
Gesamte Ausgabe-Token
447,599
Antwortzeit (Durchschnitt)
150.90s
Gesamtkosten
$0.193
Empfohlenes Modell Mercury 2.5

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (4.1 vs 4.2) und es kostet etwa 7.4x weniger als GLM 4.7 Flash (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Mercury 2.5 none Veröffentlichung: 2026-09-08 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash medium Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 4.1 4.2
Rang #397 #394
Zuverlässigkeit 10.0 9.4
Konsistenz 7.6 7.1
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 24.6% 30.4%
Instabile Tests 7 8
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.298 4.822
Gesamtkosten $0.026 $0.193
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.061 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.004 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 311,488 228,711
Ausgabe-Token 89,958 42,254
Denk-Token 0 422,121
Antwortzeit (Durchschnitt) 5.10s 150.90s
Antwortzeit (Maximum) 63.41s 1539.97s
Antwortzeit (Gesamt) 117.24s 2414.33s
Parameter ~100B 30B insgesamt (3B 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.

#397 Mercury 2.5

none
Kosten
$0.001
Zeit
2.7s
Token
2,749 tok

#394 GLM 4.7 Flash

medium
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
Kosten
$0.000
Zeit
186.2s
Token
12,112 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 3.7 7.0 22.2% 1 12.50s 7,888 61,297 0
GLM 4.7 Flash 3.2 7.4 11.1% 1 55.33s 3,106 4,981 22,387

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