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Qwen3.7 Plus vs GLM 5.3 (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 7.8 vs 7.8 praktisch gleichauf. Qwen3.7 Plus hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.178 vs $0.610. Qwen3.7 Plus ist schneller mit 17.80s vs 28.38s, mit Erfolgsraten von 56.5% vs 75.4%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#110
Gesamte Ausgabe-Token
76,261
Antwortzeit (Durchschnitt)
17.80s
Gesamtkosten
$0.178
Rang
#107
Gesamte Ausgabe-Token
68,482
Antwortzeit (Durchschnitt)
28.38s
Gesamtkosten
$0.610
Empfohlenes Modell Qwen3.7 Plus

Es hat hier die beste Punktzahl (7.8) und kostet etwa 3.4x weniger als GLM 5.3 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Qwen3.7 Plus Qwen3.7 Plus none Veröffentlichung: 2026-06-03 GLM 5.3 GLM 5.3 high Veröffentlichung: 2026-08-20
Punktzahl 7.8 7.8
Rang #110 #107
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 10.0 7.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 56.5% 75.4%
Instabile Tests 0 7
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.410 4.351
Gesamtkosten $0.178 $0.610
Eingabepreis $0.320 / 1M $1.400 / 1M
Ausgabepreis $1.280 / 1M $4.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.064 / 1M $0.140 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.400 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 250,495 219,811
Ausgabe-Token 76,261 8,811
Denk-Token 0 59,671
Antwortzeit (Durchschnitt) 17.80s 28.38s
Antwortzeit (Maximum) 206.03s 159.91s
Antwortzeit (Gesamt) 409.51s 652.78s
Parameter ~397B insgesamt (~17B aktiv) 744B insgesamt (40B 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.

#110 Qwen3.7 Plus

none
Kosten
$0.019
Zeit
213.5s
Token
11,960 tok

#107 GLM 5.3

high
Kosten
$0.085
Zeit
362.5s
Token
19,310 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 Plus 5.5 10.0 33.3% 0 2.15s 7,911 639 0
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

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