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GLM 5.2 (medium) 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 $1.007. GLM 5.2 (medium) ist schneller mit 26.88s vs 35.19s, mit Erfolgsraten von 81.2% vs 72.5%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#125
Gesamte Ausgabe-Token
81,020
Antwortzeit (Durchschnitt)
26.88s
Gesamtkosten
$1.007
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 1.9x weniger als GLM 5.2 (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik GLM 5.2 GLM 5.2 medium Veröffentlichung: 2026-06-17 GLM 5.3 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal high Veröffentlichung: 2026-11-02
Punktzahl 8.2 8.2
Rang #125 #127
Zuverlässigkeit 9.6 9.7
Konsistenz 8.1 8.6
Versuche 66/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 81.2% 72.5%
Instabile Tests 4 4
Gesamtläufe 66 69
Kosten pro Ergebnis 2.890 3.473
Gesamtkosten $1.007 $0.521
Eingabepreis $0.153 / 1M $0.370 / 1M
Ausgabepreis $12.000 / 1M $1.250 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.150 / 1M $0.075 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 227,164 238,713
Ausgabe-Token 20,029 7,034
Denk-Token 60,991 338,951
Antwortzeit (Durchschnitt) 26.88s 35.19s
Antwortzeit (Maximum) 102.40s 298.81s
Antwortzeit (Gesamt) 591.34s 809.47s
Parameter 744B insgesamt (40B aktiv) ~320B insgesamt (~18B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source 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.

#125 GLM 5.2

medium
Kosten
$0.041
Zeit
195.8s
Token
9,287 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
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123
GLM 5.3 FlashX Legal 8.2 7.2 88.9% 1 27.50s 7,317 397 31,799

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