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

Der Durchschnittsscore ist mit 7.9 vs 7.8 praktisch gleichauf. Ling 3.1 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.610. GLM 5.3 (high) ist schneller mit 28.38s vs 87.39s, mit Erfolgsraten von 69.6% vs 75.4%.

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
#107
Gesamte Ausgabe-Token
68,482
Antwortzeit (Durchschnitt)
28.38s
Gesamtkosten
$0.610
Empfohlenes Modell GLM 5.3 (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.8) und antwortet etwa 3.1x 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 GLM 5.3 high Veröffentlichung: 2026-08-20
Punktzahl 7.9 7.8
Rang #105 #107
Zuverlässigkeit 9.8 10.0
Konsistenz 9.3 7.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 69.6% 75.4%
Instabile Tests 2 7
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 4.351
Gesamtkosten $0.000 $0.610
Eingabepreis $0.000 / 1M $1.400 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $4.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.140 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 324,691 219,811
Ausgabe-Token 181,251 8,811
Denk-Token 506,441 59,671
Antwortzeit (Durchschnitt) 87.39s 28.38s
Antwortzeit (Maximum) 665.85s 159.91s
Antwortzeit (Gesamt) 2010.08s 652.78s
Parameter 560B insgesamt (25B aktiv) 744B insgesamt (40B 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

#107 GLM 5.3

high
Kosten
$0.085
Zeit
362.5s
Token
19,310 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 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

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