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Mercury 2.5 Preview vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 4.8 vs 4.7. Mercury 2.5 Preview hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.023 vs $0.027. Mercury 2.5 Preview ist schneller mit 7.05s vs 13.04s, mit Erfolgsraten von 29.0% vs 29.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-03

Verglichene Modelle

Rang
#322
Gesamte Ausgabe-Token
86,367
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.05s
Gesamtkosten
$0.023
Rang
#321
Gesamte Ausgabe-Token
27,395
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.04s
Gesamtkosten
$0.027
Empfohlenes Modell Mercury 2.5 Preview

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (4.7 vs 4.8) und es antwortet etwa 1.8x schneller als GLM 4.7 Flash.

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview none Veröffentlichung: 2026-09-02 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 4.7 4.8
Rang #322 #321
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 8.3 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 29.0% 29.0%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.559 0.528
Gesamtkosten $0.023 $0.027
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.061 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 250,541 255,363
Ausgabe-Token 86,367 27,395
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.05s 13.04s
Antwortzeit (Maximum) 84.96s 97.15s
Antwortzeit (Gesamt) 162.25s 221.61s
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.

#322 Mercury 2.5 Preview

none
Ungültiges SVG
Kosten
$0.001
Zeit
3.3s
Token
3,122 tok

#321 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
Mercury 2.5 Preview 4.7 7.9 22.2% 1 459ms 7,850 650 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

Schnellvergleich

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