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Ling 3.0 Flash (high) vs GLM 5

Ling 3.0 Flash (high) führt beim Durchschnittsscore mit 5.8 vs 5.6. Ling 3.0 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.021 vs $0.140. GLM 5 ist schneller mit 8.74s vs 13.08s, mit Erfolgsraten von 60.9% vs 40.6%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#257
Gesamte Ausgabe-Token
299,456
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.08s
Gesamtkosten
$0.021
Rang
#268
Gesamte Ausgabe-Token
5,577
Antwortzeit (Durchschnitt)
8.74s
Gesamtkosten
$0.140
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (5.8) und kostet etwa 6.9x weniger als GLM 5.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash high Veröffentlichung: 2026-07-24 GLM 5 GLM 5 none Veröffentlichung: 2026-02-12
Punktzahl 5.8 5.6
Rang #257 #268
Zuverlässigkeit 9.8 10.0
Konsistenz 8.6 9.3
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 60.9% 40.6%
Instabile Tests 4 1
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 0.000 1.363
Gesamtkosten $0.021 $0.140
Eingabepreis $0.021 / 1M $0.600 / 1M
Ausgabepreis $0.063 / 1M $1.920 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.005 / 1M $0.120 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 132,044 190,675
Ausgabe-Token 92,135 5,577
Denk-Token 207,321 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 13.08s 8.74s
Antwortzeit (Maximum) 75.27s 74.80s
Antwortzeit (Gesamt) 287.79s 131.17s
Parameter 124B insgesamt (5.1B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source 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.

#257 Ling 3.0 Flash

high
Kosten
$0.000
Zeit
30.7s
Token
10,576 tok

#268 GLM 5

none
Kosten
$0.007
Zeit
32.1s
Token
2,023 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 3.0 Flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

Schnellvergleich

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