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Nex-N2.6 (high) vs GLM 5 (medium)

Nex-N2.6 (high) führt beim Durchschnittsscore mit 7.2 vs 7.2. Nex-N2.6 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.177 vs $0.479. GLM 5 (medium) ist schneller mit 39.05s vs 49.19s, mit Erfolgsraten von 75.4% vs 76.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-13

Verglichene Modelle

Rang
#207
Gesamte Ausgabe-Token
346,067
Antwortzeit (Durchschnitt)
49.19s
Gesamtkosten
$0.177
Rang
#214
Gesamte Ausgabe-Token
120,942
Antwortzeit (Durchschnitt)
39.05s
Gesamtkosten
$0.479
Empfohlenes Modell Nex-N2.6 (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.2) und kostet etwa 2.7x weniger als GLM 5 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Nex-N2.6 Nex-N2.6 high Veröffentlichung: 2026-11-12 GLM 5 GLM 5 medium Veröffentlichung: 2026-02-12
Punktzahl 7.2 7.2
Rang #207 #214
Zuverlässigkeit 9.2 10.0
Konsistenz 6.9 7.9
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 75.4% 76.8%
Instabile Tests 9 5
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 1.475 2.552
Gesamtkosten $0.177 $0.479
Eingabepreis $0.120 / 1M $0.600 / 1M
Ausgabepreis $0.400 / 1M $1.920 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.024 / 1M $0.120 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 320,969 212,440
Ausgabe-Token 7,985 22,922
Denk-Token 338,082 115,335
Antwortzeit (Durchschnitt) 49.19s 39.05s
Antwortzeit (Maximum) 324.64s 110.70s
Antwortzeit (Gesamt) 1131.29s 546.68s
Parameter 321B insgesamt (~18B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source 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.

#207 Nex-N2.6

high
Kosten
$0.005
Zeit
108.9s
Token
11,855 tok

#214 GLM 5

medium
Kosten
$0.005
Zeit
20.7s
Token
2,068 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
Nex-N2.6 10.0 10.0 100.0% 0 42.54s 7,317 362 40,220
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

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