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Ling 3.1 Flash vs GLM 5

GLM 5 führt beim Durchschnittsscore mit 5.6 vs 5.5. Ling 3.1 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.140. GLM 5 ist schneller mit 8.74s vs 15.75s, mit Erfolgsraten von 33.3% vs 40.6%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#272
Gesamte Ausgabe-Token
85,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
15.75s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#268
Gesamte Ausgabe-Token
5,577
Antwortzeit (Durchschnitt)
8.74s
Gesamtkosten
$0.140
Empfohlenes Modell GLM 5

Es hat hier die beste Punktzahl (5.6) und antwortet etwa 1.8x schneller als Ling 3.1 Flash.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash none Veröffentlichung: 2026-10-03 GLM 5 GLM 5 none Veröffentlichung: 2026-02-12
Punktzahl 5.5 5.6
Rang #272 #268
Zuverlässigkeit 9.8 10.0
Konsistenz 8.4 9.3
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 33.3% 40.6%
Instabile Tests 5 1
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 0.000 1.363
Gesamtkosten $0.000 $0.140
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.600 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $1.920 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.120 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 286,758 190,675
Ausgabe-Token 85,777 5,577
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 15.75s 8.74s
Antwortzeit (Maximum) 90.95s 74.80s
Antwortzeit (Gesamt) 362.23s 131.17s
Parameter 560B insgesamt (25B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen 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.

#272 Ling 3.1 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
171.4s
Token
20,178 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 3.1 Flash 4.5 7.5 22.2% 1 31.85s 8,307 27,810 0
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

Schnellvergleich

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