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Ling 3.1 Flash (medium) vs GLM 5.3 FlashX Legal (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 8.3 vs 8.2 praktisch gleichauf. Ling 3.1 Flash (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.521. GLM 5.3 FlashX Legal (high) ist schneller mit 35.19s vs 88.74s, mit Erfolgsraten von 71.0% vs 72.5%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#120
Gesamte Ausgabe-Token
571,666
Antwortzeit (Durchschnitt)
88.74s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#127
Gesamte Ausgabe-Token
345,985
Antwortzeit (Durchschnitt)
35.19s
Gesamtkosten
$0.521
Empfohlenes Modell GLM 5.3 FlashX Legal (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.2) und antwortet etwa 2.5x schneller als Ling 3.1 Flash (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash medium Veröffentlichung: 2026-10-03 GLM 5.3 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal high Veröffentlichung: 2026-11-02
Punktzahl 8.3 8.2
Rang #120 #127
Zuverlässigkeit 9.6 9.7
Konsistenz 8.8 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.0% 72.5%
Instabile Tests 3 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 3.473
Gesamtkosten $0.000 $0.521
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.370 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $1.250 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.075 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 369,495 238,713
Ausgabe-Token 172,852 7,034
Denk-Token 476,002 338,951
Antwortzeit (Durchschnitt) 88.74s 35.19s
Antwortzeit (Maximum) 567.88s 298.81s
Antwortzeit (Gesamt) 2041.10s 809.47s
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.

#120 Ling 3.1 Flash

medium
Kosten
$0.000
Zeit
101.1s
Token
11,607 tok

#127 GLM 5.3 FlashX Legal

high
Kosten
$0.018
Zeit
103.8s
Token
13,703 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 10.0 10.0 100.0% 0 87.15s 8,298 19,577 62,002
GLM 5.3 FlashX Legal 8.2 7.2 88.9% 1 27.50s 7,317 397 31,799

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