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inclusionAI: Ling-2.6-flash vs Z.ai: GLM 4.7 Flash

Ling-2.6-flash führt beim Durchschnittsscore mit 4.9 vs 4.3. Ling-2.6-flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.002 vs $0.166. Ling-2.6-flash ist schneller mit 10.68s vs 142.59s, mit Erfolgsraten von 30.3% vs 31.8%.

Empfohlenes ModellLing-2.6-flashEs hat hier die beste Punktzahl (4.9) und kostet etwa 104.3x weniger als GLM 4.7 Flash (medium).

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-07-21

Metrik Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none Veröffentlichung: 2026-04-21 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash medium Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 4.9 4.3
Rang #184 #200
Zuverlässigkeit 10.0 7.8
Konsistenz 9.3 7.0
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 30.3% 31.8%
Instabile Tests 2 8
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.024 4.147
Gesamtkosten $0.002 $0.166
Eingabepreis $0.010 / 1M $0.061 / 1M
Ausgabepreis $0.030 / 1M $0.400 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 114,375 79,051
Ausgabe-Token 14,903 43,754
Denk-Token 0 374,109
Antwortzeit (Durchschnitt) 10.68s 142.59s
Antwortzeit (Maximum) 36.03s 1539.97s
Antwortzeit (Gesamt) 213.51s 1996.21s

Hamster playing table tennis

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

#184 Ling-2.6-flash

none
Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash
Kosten
$0.000
Zeit
0.0s
Token
0 tok

#200 GLM 4.7 Flash

medium
Ungültiges SVG
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
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0
GLM 4.7 Flash 3.2 7.4 11.1% 1 55.33s 3,106 4,981 22,387

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