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GPT-5.4 Nano vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 4.9 vs 4.8. GLM 4.7 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.016 vs $0.041. GPT-5.4 Nano ist schneller mit 2.57s vs 9.15s, mit Erfolgsraten von 28.8% vs 34.9%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-07-28

Rang
#201
Gesamte Ausgabe-Token
13,794
Antwortzeit (Durchschnitt)
2.57s
Gesamtkosten
$0.041
Rang
#197
Gesamte Ausgabe-Token
22,992
Antwortzeit (Durchschnitt)
9.15s
Gesamtkosten
$0.016
Empfohlenes Modell GPT-5.4 Nano

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (4.8 vs 4.9) und es antwortet etwa 3.6x schneller als GLM 4.7 Flash.

Detaillierter Vergleich

Metrik GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none Veröffentlichung: 2026-03-17 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 4.8 4.9
Rang #201 #197
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.2 8.9
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 28.8% 34.9%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 1.011 0.256
Gesamtkosten $0.041 $0.016
Eingabepreis $0.200 / 1M $0.060 / 1M
Ausgabepreis $1.250 / 1M $0.400 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 115,924 101,504
Ausgabe-Token 13,794 22,992
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 2.57s 9.15s
Antwortzeit (Maximum) 25.50s 97.15s
Antwortzeit (Gesamt) 56.51s 137.18s

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#201 GPT-5.4 Nano

none
Kosten
$0.008
Zeit
46.1s
Token
5,735 tok

#197 GLM 4.7 Flash

none
Ungültiges SVG
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
GPT-5.4 Nano 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,305 613 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

Schnellvergleich

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