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Ling 3.1 Flash (high) vs GLM 5.3 FlashX (max)

GLM 5.3 FlashX (max) führt beim Durchschnittsscore mit 7.9 vs 7.9. Ling 3.1 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.623. GLM 5.3 FlashX (max) ist schneller mit 43.97s vs 87.39s, mit Erfolgsraten von 69.6% vs 78.3%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#105
Gesamte Ausgabe-Token
687,692
Antwortzeit (Durchschnitt)
87.39s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#98
Gesamte Ausgabe-Token
402,765
Antwortzeit (Durchschnitt)
43.97s
Gesamtkosten
$0.623
Empfohlenes Modell GLM 5.3 FlashX (max)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.9) und antwortet etwa 2.0x schneller als Ling 3.1 Flash (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash high Veröffentlichung: 2026-10-03 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max Veröffentlichung: 2026-09-21
Punktzahl 7.9 7.9
Rang #105 #98
Zuverlässigkeit 9.8 10.0
Konsistenz 9.3 8.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 69.6% 78.3%
Instabile Tests 2 6
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 4.153
Gesamtkosten $0.000 $0.623
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.370 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $1.250 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.090 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 324,691 322,894
Ausgabe-Token 181,251 8,010
Denk-Token 506,441 394,755
Antwortzeit (Durchschnitt) 87.39s 43.97s
Antwortzeit (Maximum) 665.85s 390.70s
Antwortzeit (Gesamt) 2010.08s 1011.29s
Parameter 560B insgesamt (25B aktiv) 320B insgesamt (18B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Geschlossen

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.

#105 Ling 3.1 Flash

high
Kosten
$0.000
Zeit
181.1s
Token
21,073 tok

#98 GLM 5.3 FlashX

max
Kosten
$0.046
Zeit
251.3s
Token
36,769 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 3.1 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 83.41s 8,298 17,470 54,626
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

Schnellvergleich

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