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Qwen3.6 27B (medium) vs GLM 5 (medium)

Der Durchschnittsscore ist mit 7.2 vs 7.2 praktisch gleichauf. GLM 5 (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.479 vs $1.006. GLM 5 (medium) ist schneller mit 39.05s vs 107.79s, mit Erfolgsraten von 62.3% vs 76.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#150
Gesamte Ausgabe-Token
287,899
Antwortzeit (Durchschnitt)
107.79s
Gesamtkosten
$1.006
Rang
#148
Gesamte Ausgabe-Token
138,257
Antwortzeit (Durchschnitt)
39.05s
Gesamtkosten
$0.479
Empfohlenes Modell GLM 5 (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.2) und kostet etwa 2.1x weniger als Qwen3.6 27B (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B medium Veröffentlichung: 2026-04-20 GLM 5 GLM 5 medium Veröffentlichung: 2026-02-12
Punktzahl 7.2 7.2
Rang #150 #148
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.7 7.9
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 62.3% 76.8%
Instabile Tests 7 5
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 7.677 2.552
Gesamtkosten $1.006 $0.479
Eingabepreis $0.320 / 1M $0.600 / 1M
Ausgabepreis $3.200 / 1M $1.920 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.120 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 264,147 212,440
Ausgabe-Token 34,419 22,922
Denk-Token 253,480 115,335
Antwortzeit (Durchschnitt) 107.79s 39.05s
Antwortzeit (Maximum) 1085.11s 110.70s
Antwortzeit (Gesamt) 2479.26s 546.68s
Parameter 27B 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.

#150 Qwen3.6 27B

medium
Kosten
$0.009
Zeit
39.6s
Token
3,090 tok

#148 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
Qwen3.6 27B 7.7 10.0 66.7% 0 142.99s 5,051 7,968 43,367
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

Schnellvergleich

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