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Particle-1 vs GLM 5.3 FlashX (low)

Der Durchschnittsscore ist mit 6.0 vs 6.0 praktisch gleichauf. Particle-1 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.059 vs $0.157. Particle-1 ist schneller mit 8.61s vs 9.69s, mit Erfolgsraten von 34.8% vs 63.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#312
Gesamte Ausgabe-Token
87,599
Antwortzeit (Durchschnitt)
8.61s
Gesamtkosten
$0.059
Rang
#313
Gesamte Ausgabe-Token
43,203
Antwortzeit (Durchschnitt)
9.69s
Gesamtkosten
$0.157
Empfohlenes Modell Particle-1

Es hat hier die beste Punktzahl (6.0) und kostet etwa 2.7x weniger als GLM 5.3 FlashX (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Particle-1 Particle-1 none Veröffentlichung: 2026-10-28 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX low Veröffentlichung: 2026-09-21
Punktzahl 6.0 6.0
Rang #312 #313
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.4 6.8
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 34.8% 63.8%
Instabile Tests 2 9
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.829 1.423
Gesamtkosten $0.059 $0.157
Eingabepreis $0.050 / 1M $0.370 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $1.250 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.003 / 1M $0.090 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 284,369 277,028
Ausgabe-Token 87,599 11,965
Denk-Token 0 31,238
Antwortzeit (Durchschnitt) 8.61s 9.69s
Antwortzeit (Maximum) 107.90s 77.99s
Antwortzeit (Gesamt) 198.13s 222.83s
Parameter ~748B insgesamt (~16B 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.

#312 Particle-1

none
Kosten
$0.001
Zeit
8.0s
Token
1,715 tok

#313 GLM 5.3 FlashX

low
Kosten
$0.002
Zeit
8.4s
Token
1,526 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
Particle-1 5.3 7.9 11.1% 1 36.78s 7,761 73,822 0
GLM 5.3 FlashX 5.5 7.4 44.4% 1 5.45s 7,317 382 4,760

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