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

Der Durchschnittsscore ist mit 4.9 vs 4.9 praktisch gleichauf. Ling-2.6-flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.002 vs $0.016. GLM 4.7 Flash ist schneller mit 9.15s vs 10.68s, mit Erfolgsraten von 30.3% vs 34.9%.

Empfohlenes ModellLing-2.6-flashEs hat hier die beste Punktzahl (4.9) und kostet etwa 9.6x weniger als GLM 4.7 Flash.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-07-22

Metrik Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none Veröffentlichung: 2026-04-21 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 4.9 4.9
Rang #187 #185
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.3 8.9
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 30.3% 34.9%
Instabile Tests 2 3
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.024 0.256
Gesamtkosten $0.002 $0.016
Eingabepreis $0.010 / 1M $0.061 / 1M
Ausgabepreis $0.030 / 1M $0.400 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 114,375 101,504
Ausgabe-Token 14,903 22,992
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 10.68s 9.15s
Antwortzeit (Maximum) 36.03s 97.15s
Antwortzeit (Gesamt) 213.51s 137.18s

Hamster playing table tennis

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

#187 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

#185 GLM 4.7 Flash

none
Ungültiges SVG
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
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

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