- Punktzahl
- 5.0 (+0.17 Punkte)
- Gesamtkosten (aktueller Preis)
- $0.000 · 100.0% günstiger
- Antwortzeit (Durchschnitt)
- 5.36s · 58.8% schneller
Z.ai
Veröffentlichung: 2026-01-19
Getestet am: 2026-10-01 00:00
z-ai/glm-4.7-flash::none
30B insgesamt (3B aktiv)MoEOpen Source
(medium)
(none)
Zusammenfassung
GLM 4.7 Flash erreicht 4.8 bei AI BENCHY und liegt auf #321. Das Modell hat 10.0 Zuverlässigkeit, 29.0% Erfolgsrate, $0.027 Gesamtkosten und 13.04s durchschnittliche Antwortzeit.
Was GLM 4.7 Flash besonders macht: Am stärksten ist es in Domänenspezifisch, wo es #2 erreicht; am schwächsten ist Werkzeugaufrufe mit #14.
Empfohlene Alternativen
Wir empfehlen stattdessen eines dieser Modelle:
- Punktzahl
- 5.1 (+0.27 Punkte)
- Gesamtkosten (aktueller Preis)
- $0.000 · 100.0% günstiger
- Antwortzeit (Durchschnitt)
- 7.79s · 40.3% schneller
- Punktzahl
- 5.2 (+0.39 Punkte)
- Gesamtkosten (aktueller Preis)
- $0.004 · 87.1% günstiger
- Antwortzeit (Durchschnitt)
- 3.40s · 73.9% schneller
Modelldaten
Recherchiert am 2026-08-12
- Parameter
- 30B insgesamt (3B aktiv)
- Architektur
- MoE
- Verfügbarkeit
- Open Source
- Lizenz
- MIT
4.8
Konsistenz
8.9
10.0
Gesamte Ausgabe-Token
27,395
Gesamte Eingabe-Token
255,363
Eingabepreis
$0.061 / 1M
Ausgabepreis
$0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen
k. A.
Preis für Cache-Schreiben
k. A.
Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.
Instabile Tests
3
Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#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
Testverlauf
| Getestet am | Punktzahl | Zuverlässigkeit | Korrekte Tests | Gesamtkosten | Vergleichen |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 00:00 Erneuter Test | 4.8 | 10.0 | $0.027 | Aktueller Lauf | |
| 2026-07-16 21:18 Neuer Test hinzugefügt | 4.9 | 10.0 | $0.016 | Vergleichen | |
| 2026-06-04 13:05 Neuer Test hinzugefügt | 5.5 | 10.0 | $0.004 | Vergleichen | |
| 2026-05-21 23:41 Suite geändert | 5.6 | 10.0 | $0.004 | Vergleichen | |
| 2026-04-11 01:19 Erster erfasster Lauf | 5.6 | k. A. | $0.003 | Vergleichen |
Dieser Lauf nutzte eine andere Benchmark-Suite. Berücksichtige Suite-Änderungen bei der historischen Einordnung.
Laufvergleich
| Lauf | Benchmark-Abdeckung | Punktzahl | Konsistenz | Zuverlässigkeit | Korrekte Tests | Instabile Tests | Gesamte Ausgabe-Token | Gesamte Eingabe-Token | Gesamtkosten | Antwortzeit (Durchschnitt) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 00:00 · Aktueller Lauf | 69/69 Versuche | 4.8 | 8.9 | 10.0 | 5/23 | 3 | 27,395 | 255,363 | $0.027 | 13.04s |
| 2026-04-11 01:19 · Erster erfasster Lauf | 54/54 Versuche | 5.6 | 8.6 | k. A. | 5/18 | 3 | 2,489 | 0 | $0.003 | 3.35s |
| Differenz | — | -0.8 | +0.3 | 0 | 0 | +24906 | +255363 | +$0.024 | +9681ms |
Die Benchmark-Abdeckung unterscheidet sich: 69/69 Versuche (Ziel: 3 Wiederholungen pro Test) gegenüber 54/54 Versuche (Ziel: 3 Wiederholungen pro Test). Summen und wiederholungsabhängige Metriken sind nicht direkt vergleichbar.
Diese beiden Läufe nutzten unterschiedliche Benchmark-Suiten, daher spiegeln die Deltas sowohl Modell- als auch Suite-Änderungen wider.
Preisverlauf
Historische Preisdaten für dieses Modell von OpenRouter.
| Datum | Eingabepreis | Ausgabepreis | Preis für Cache-Lesen | Preis für Cache-Schreiben |
|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 12:51 | $0.060 / 1M | $0.400 / 1M | k. A. | k. A. |
| 2026-09-08 21:53 | $0.061 / 1M | $0.400 / 1M | k. A. | k. A. |
Diagramme
Wähle zuerst das erste Modell und klicke dann ein zweites Modell, um eine Seite im direkten Vergleich zu öffnen.
Top-Modelle nach Score
Punktzahl vs Gesamtkosten
Antwortzeit (Durchschnitt)
Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)
Gesamte Ausgabe-Token
Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token
Schnellvergleich
GLM 4.7 FlashnonevsHy4 previewnoneGLM 4.7 FlashnonevsMercury 2.5 PreviewnoneGLM 4.7 FlashnonevsQwen3.5-9BnoneGLM 4.7 FlashnonevsNemotron 3.5 LightningmediumKostenlos verfügbarGLM 4.7 FlashnonevsMiMo-V2.5noneGLM 4.7 FlashnonevsNorth Mini CodenoneKostenlos verfügbarGLM 4.7 FlashnonevsLing 2.6 1tnoneGLM 4.7 FlashnonevsLaguna S 2.1noneKostenlos verfügbarGLM 4.7 FlashnonevsLaguna S 2.1highKostenlos verfügbarGLM 4.7 FlashnonevsGranite 4.2 8Bhigh
Kategorieaufschlüsselung
| Kategorie | Punktzahl | Konsistenz | Korrekte Tests |
|---|---|---|---|
| Agentenaufgaben | 5.0 | 10.0 | |
| Anti-KI-Tricks | 5.2 | 7.9 | |
| Programmierung | 4.3 | 10.0 | |
| Kombiniert | 3.0 | 10.0 | |
| Datenanalyse und -extraktion | 7.3 | 5.8 | |
| Domänenspezifisch | 5.3 | 10.0 | |
| Allgemeine Intelligenz | 4.0 | 10.0 | |
| Befolgung von Anweisungen | 6.5 | 10.0 | |
| Rätsellösen | 6.4 | 10.0 | |
| Werkzeugaufrufe | 2.8 | 1.6 | |
| Allgemeinwissen | 3.0 | 10.0 |