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Beam 1.0 501B A23B (max) vs GLM 5.1

Der Durchschnittsscore ist mit 6.4 vs 6.5 praktisch gleichauf. GLM 5.1 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.451 vs $0.799. Beam 1.0 501B A23B (max) ist schneller mit 11.10s vs 11.10s, mit Erfolgsraten von 56.5% vs 47.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-17

Verglichene Modelle

Rang
#234
Gesamte Ausgabe-Token
199,769
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.10s
Gesamtkosten
$0.799
Rang
#228
Gesamte Ausgabe-Token
20,076
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.10s
Gesamtkosten
$0.451
Empfohlenes Modell GLM 5.1

Es hat hier die beste Punktzahl (6.5) und kostet etwa 1.8x weniger als Beam 1.0 501B A23B (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik Beam 1.0 501B A23B Beam 1.0 501B A23B max Veröffentlichung: 2026-10-17 GLM 5.1 GLM 5.1 none Veröffentlichung: 2026-04-07
Punktzahl 6.4 6.5
Rang #234 #228
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.4 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 56.5% 47.8%
Instabile Tests 2 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 6.654 3.478
Gesamtkosten $0.799 $0.451
Eingabepreis $1.000 / 1M $1.400 / 1M
Ausgabepreis $3.000 / 1M $4.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.100 / 1M $0.260 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 199,105 258,956
Ausgabe-Token 4,274 20,076
Denk-Token 195,495 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 11.10s 11.10s
Antwortzeit (Maximum) 54.48s 107.19s
Antwortzeit (Gesamt) 255.26s 255.39s
Parameter 501B insgesamt (23B aktiv) 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.

#234 Beam 1.0 501B A23B

max
Kosten
$0.010
Zeit
21.4s
Token
7,699 tok

#228 GLM 5.1

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
Beam 1.0 501B A23B 10.0 10.0 100.0% 0 17.15s 7,800 467 39,895
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

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