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Qwen3.7 Flash (high) vs GLM 5 (medium)

Der Durchschnittsscore ist mit 7.2 vs 7.2 praktisch gleichauf. Qwen3.7 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.063 vs $0.479. GLM 5 (medium) ist schneller mit 39.05s vs 45.48s, mit Erfolgsraten von 71.0% vs 76.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-24

Verglichene Modelle

Rang
#176
Gesamte Ausgabe-Token
409,818
Antwortzeit (Durchschnitt)
45.48s
Gesamtkosten
$0.063
Rang
#178
Gesamte Ausgabe-Token
120,942
Antwortzeit (Durchschnitt)
39.05s
Gesamtkosten
$0.479
Empfohlenes Modell Qwen3.7 Flash (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (7.2) und kostet etwa 7.7x weniger als GLM 5 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high Veröffentlichung: 2026-07-28 GLM 5 GLM 5 medium Veröffentlichung: 2026-02-12
Punktzahl 7.2 7.2
Rang #176 #178
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.6 7.9
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 71.0% 76.8%
Instabile Tests 7 5
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 0.478 2.552
Gesamtkosten $0.063 $0.479
Eingabepreis $0.030 / 1M $0.600 / 1M
Ausgabepreis $0.130 / 1M $1.920 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.006 / 1M $0.120 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.039 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 293,775 212,440
Ausgabe-Token 13,527 22,922
Denk-Token 396,291 115,335
Antwortzeit (Durchschnitt) 45.48s 39.05s
Antwortzeit (Maximum) 431.47s 110.70s
Antwortzeit (Gesamt) 1045.97s 546.68s
Parameter ~35B insgesamt (~3B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen 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.

#176 Qwen3.7 Flash

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
600.0s
Token
0 tok

#178 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
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

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