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Grok 4.5 (high) vs GLM 5.3 FlashX Legal (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 8.2 vs 8.2 praktisch gleichauf. GLM 5.3 FlashX Legal (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.521 vs $2.687. GLM 5.3 FlashX Legal (high) ist schneller mit 35.19s vs 72.50s, mit Erfolgsraten von 82.6% vs 72.5%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#124
Gesamte Ausgabe-Token
333,632
Antwortzeit (Durchschnitt)
72.50s
Gesamtkosten
$2.687
Rang
#127
Gesamte Ausgabe-Token
345,985
Antwortzeit (Durchschnitt)
35.19s
Gesamtkosten
$0.521
Empfohlenes Modell GLM 5.3 FlashX Legal (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.2) und kostet etwa 5.2x weniger als Grok 4.5 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Grok 4.5 Grok 4.5 high Veröffentlichung: 2026-07-08 GLM 5.3 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal high Veröffentlichung: 2026-11-02
Punktzahl 8.2 8.2
Rang #124 #127
Zuverlässigkeit 10.0 9.7
Konsistenz 8.9 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 82.6% 72.5%
Instabile Tests 3 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 15.123 3.473
Gesamtkosten $2.687 $0.521
Eingabepreis $2.000 / 1M $0.370 / 1M
Ausgabepreis $6.000 / 1M $1.250 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.300 / 1M $0.075 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 342,124 238,713
Ausgabe-Token 7,135 7,034
Denk-Token 326,497 338,951
Antwortzeit (Durchschnitt) 72.50s 35.19s
Antwortzeit (Maximum) 676.83s 298.81s
Antwortzeit (Gesamt) 1667.51s 809.47s
Parameter ~1.7T insgesamt (~170B aktiv) ~320B insgesamt (~18B 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.

#124 SpaceXAI: Grok 4.5

high
Kosten
$0.015
Zeit
29.7s
Token
2,737 tok

#127 GLM 5.3 FlashX Legal

high
Kosten
$0.018
Zeit
103.8s
Token
13,703 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
Grok 4.5 10.0 10.0 100.0% 0 155.16s 9,579 357 100,752
GLM 5.3 FlashX Legal 8.2 7.2 88.9% 1 27.50s 7,317 397 31,799

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