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Kimi K2.5 (medium) vs GLM 5.1

GLM 5.1 führt beim Durchschnittsscore mit 6.5 vs 6.4. GLM 5.1 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.451 vs $0.841. GLM 5.1 ist schneller mit 11.10s vs 125.76s, mit Erfolgsraten von 60.9% vs 47.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-05

Verglichene Modelle

Rang
#211
Gesamte Ausgabe-Token
241,096
Antwortzeit (Durchschnitt)
125.76s
Gesamtkosten
$0.841
Rang
#203
Gesamte Ausgabe-Token
20,076
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.10s
Gesamtkosten
$0.451
Empfohlenes Modell GLM 5.1

Es hat hier die beste Punktzahl (6.5) und kostet etwa 1.9x weniger als Kimi K2.5 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium Veröffentlichung: 2026-01-27 GLM 5.1 GLM 5.1 none Veröffentlichung: 2026-04-07
Punktzahl 6.4 6.5
Rang #211 #203
Zuverlässigkeit 9.6 10.0
Konsistenz 7.1 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 60.9% 47.8%
Instabile Tests 8 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 6.085 3.478
Gesamtkosten $0.841 $0.451
Eingabepreis $0.450 / 1M $1.400 / 1M
Ausgabepreis $2.250 / 1M $4.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.070 / 1M $0.260 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 292,271 258,956
Ausgabe-Token 55,025 20,076
Denk-Token 186,071 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 125.76s 11.10s
Antwortzeit (Maximum) 566.79s 107.19s
Antwortzeit (Gesamt) 2137.84s 255.39s
Parameter 1T insgesamt (32B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Gewichte verfügbar 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.

#211 MoonshotAI: Kimi K2.5

medium
Kosten
$0.030
Zeit
58.6s
Token
8,683 tok

#203 GLM 5.1

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
Kimi K2.5 6.1 4.6 66.7% 2 217.49s 6,935 5,705 74,693
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

Schnellvergleich

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