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Qwen3.7 Flash (high) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 7.8 vs 7.8. Qwen3.7 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.051 vs $0.178. GLM 5.2 (medium) ist schneller mit 23.28s vs 39.77s, mit Erfolgsraten von 72.7% vs 80.3%.

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

Rang
#48
Gesamte Ausgabe-Token
359,703
Antwortzeit (Durchschnitt)
39.77s
Gesamtkosten
$0.051
Rang
#45
Gesamte Ausgabe-Token
61,761
Antwortzeit (Durchschnitt)
23.28s
Gesamtkosten
$0.178
Empfohlenes Modell Qwen3.7 Flash (high)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (7.8 vs 7.8) und es kostet etwa 3.5x weniger als GLM 5.2 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high Veröffentlichung: 2026-07-28 GLM 5.2 GLM 5.2 medium Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 7.8 7.8
Rang #48 #45
Zuverlässigkeit 10.0 9.5
Konsistenz 7.8 8.0
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 72.7% 80.3%
Instabile Tests 6 4
Gesamtläufe 66 63
Kosten pro Ergebnis 0.387 2.159
Gesamtkosten $0.051 $0.178
Eingabepreis $0.030 / 1M $0.769 / 1M
Ausgabepreis $0.130 / 1M $2.416 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 116,322 37,199
Ausgabe-Token 12,332 12,261
Denk-Token 347,371 49,500
Antwortzeit (Durchschnitt) 39.77s 23.28s
Antwortzeit (Maximum) 431.47s 101.36s
Antwortzeit (Gesamt) 875.01s 488.94s

Hamster playing table tennis

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

#48 Qwen3.7 Flash

high
Ungültiges SVG
Kosten
$0.000
Zeit
600.0s
Token
0 tok

#45 GLM 5.2

medium
Kosten
$0.041
Zeit
195.8s
Token
9,287 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
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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