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Ling 3.0 Flash vs GLM 4.7 Flash

Ling 3.0 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.2 vs 4.8. Ling 3.0 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.004 vs $0.027. Ling 3.0 Flash ist schneller mit 3.40s vs 13.04s, mit Erfolgsraten von 26.1% vs 29.0%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#293
Gesamte Ausgabe-Token
12,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.40s
Gesamtkosten
$0.004
Rang
#321
Gesamte Ausgabe-Token
27,395
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.04s
Gesamtkosten
$0.027
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (5.2) und kostet etwa 7.7x weniger als GLM 4.7 Flash.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none Veröffentlichung: 2026-07-24 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 5.2 4.8
Rang #293 #321
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 10.0 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 26.1% 29.0%
Instabile Tests 0 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 0.528
Gesamtkosten $0.004 $0.027
Eingabepreis $0.021 / 1M $0.061 / 1M
Ausgabepreis $0.063 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.005 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 123,993 255,363
Ausgabe-Token 12,777 27,395
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.40s 13.04s
Antwortzeit (Maximum) 17.51s 97.15s
Antwortzeit (Gesamt) 74.77s 221.61s
Parameter 124B insgesamt (5.1B aktiv) 30B insgesamt (3B 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.

#293 Ling 3.0 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
11.6s
Token
2,781 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
Ling 3.0 Flash 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

Schnellvergleich

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