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Hy4 preview vs GLM 4.7 Flash

Hy4 preview führt beim Durchschnittsscore mit 4.9 vs 4.8. GLM 4.7 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.027 vs $0.179. GLM 4.7 Flash ist schneller mit 13.04s vs 40.38s, mit Erfolgsraten von 15.9% vs 29.0%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#318
Gesamte Ausgabe-Token
9,430
Antwortzeit (Durchschnitt)
40.38s
Gesamtkosten
$0.179
Rang
#321
Gesamte Ausgabe-Token
27,395
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.04s
Gesamtkosten
$0.027
Empfohlenes Modell GLM 4.7 Flash

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (4.8 vs 4.9) und es kostet etwa 6.7x weniger als Hy4 preview.

Detaillierter Vergleich

Metrik Hy4 preview Hy4 preview none Veröffentlichung: 2026-08-29 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none Veröffentlichung: 2026-01-19
Punktzahl 4.9 4.8
Rang #318 #321
Zuverlässigkeit 6.2 10.0
Konsistenz 9.4 8.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 15.9% 29.0%
Instabile Tests 1 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 5.475 0.528
Gesamtkosten $0.179 $0.027
Eingabepreis $0.834 / 1M $0.061 / 1M
Ausgabepreis $2.501 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.042 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 185,167 255,363
Ausgabe-Token 9,430 27,395
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 40.38s 13.04s
Antwortzeit (Maximum) 95.32s 97.15s
Antwortzeit (Gesamt) 928.76s 221.61s
Parameter 770B insgesamt (49B aktiv) 30B insgesamt (3B 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.

#318 Hy4 preview

none
This operation was aborted
Kosten
$0.000
Zeit
0.0s
Token
0 tok

#321 GLM 4.7 Flash

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
Hy4 preview 3.8 9.4 0.0% 0 45.53s 6,646 4,103 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

Schnellvergleich

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