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GLM 5.2 vs GLM 5.3 Flash (low)

Der Durchschnittsscore ist mit 6.6 vs 6.6 praktisch gleichauf. GLM 5.3 Flash (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.038 vs $0.250. GLM 5.2 ist schneller mit 11.27s vs 11.82s, mit Erfolgsraten von 63.8% vs 58.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-09

Verglichene Modelle

Rang
#199
Gesamte Ausgabe-Token
17,685
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.27s
Gesamtkosten
$0.250
Rang
#197
Gesamte Ausgabe-Token
27,168
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.82s
Gesamtkosten
$0.038
Empfohlenes Modell GLM 5.3 Flash (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (6.6) und kostet etwa 6.7x weniger als GLM 5.2.

Detaillierter Vergleich

Metrik GLM 5.2 GLM 5.2 none Veröffentlichung: 2026-06-17 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low Veröffentlichung: 2026-08-26
Punktzahl 6.6 6.6
Rang #199 #197
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.0 8.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 63.8% 58.0%
Instabile Tests 3 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.753 0.338
Gesamtkosten $0.250 $0.038
Eingabepreis $0.153 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $12.000 / 1M $0.500 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.150 / 1M $0.030 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 247,919 255,173
Ausgabe-Token 17,685 9,891
Denk-Token 0 17,277
Antwortzeit (Durchschnitt) 11.27s 11.82s
Antwortzeit (Maximum) 79.65s 90.45s
Antwortzeit (Gesamt) 259.32s 271.92s
Parameter 744B insgesamt (40B aktiv) 320B insgesamt (18B 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.

#199 GLM 5.2

none
Kosten
$0.033
Zeit
87.7s
Token
7,455 tok

#197 GLM 5.3 Flash

low
Kosten
$0.001
Zeit
20.7s
Token
1,482 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 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0
GLM 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

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