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Laguna S 2.1 (low) vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 4.8 vs 4.6. GLM 4.7 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.027 vs $0.108. GLM 4.7 Flash ist schneller mit 13.04s vs 88.24s, mit Erfolgsraten von 23.2% vs 29.0%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#332
Gesamte Ausgabe-Token
495,517
Antwortzeit (Durchschnitt)
88.24s
Gesamtkosten
$0.108
Rang
#321
Gesamte Ausgabe-Token
27,395
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.04s
Gesamtkosten
$0.027
Empfohlenes Modell GLM 4.7 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (4.8) und kostet etwa 4.1x weniger als Laguna S 2.1 (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low Veröffentlichung: 2026-07-21 Kostenlos verfügbar GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 4.6 4.8
Rang #332 #321
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.8 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 23.2% 29.0%
Instabile Tests 6 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 3.627 0.528
Gesamtkosten $0.108 $0.027
Eingabepreis $0.090 / 1M $0.061 / 1M
Ausgabepreis $0.180 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.009 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 232,641 255,363
Ausgabe-Token 69,335 27,395
Denk-Token 426,182 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 88.24s 13.04s
Antwortzeit (Maximum) 814.73s 97.15s
Antwortzeit (Gesamt) 2029.57s 221.61s
Parameter 118B insgesamt (8B aktiv) 30B insgesamt (3B 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.

#332 Laguna S 2.1

low
Kosten
$0.001
Zeit
6.6s
Token
1,314 tok

#321 GLM 4.7 Flash

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
Laguna S 2.1 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

Schnellvergleich

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