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Poolside: Laguna S 2.1 vs Z.ai: GLM 5.1

GLM 5.1 mène au score moyen avec 5.5 vs 5.4. Laguna S 2.1 (high) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.127 vs $0.164. GLM 5.1 est plus rapide avec 6.70s vs 111.61s, avec des taux de réussite de 27.3% vs 40.9%.

Modèle recommandéGLM 5.1Il obtient le meilleur score ici (5.5) et répond environ 16.7x plus vite que Laguna S 2.1 (high).

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-07-22

Métrique Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 high Sortie: 2026-07-21 Disponible gratuitement GLM 5.1 GLM 5.1 none Sortie: 2026-04-07
Score 5.4 5.5
Rang #167 #157
Fiabilité 9.9 10.0
Cohérence 8.1 8.2
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 27.3% 40.9%
Tests instables 5 5
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 3.153 2.368
Coût total $0.127 $0.164
Prix d'entrée $0.100 / 1M $0.966 / 1M
Prix de sortie $0.200 / 1M $3.036 / 1M
Total des jetons d'entrée 208,931 124,209
Jetons de sortie 175,588 14,393
Jetons de raisonnement 409,276 0
Temps de réponse (moy.) 111.61s 6.70s
Temps de réponse (max) 1190.11s 61.20s
Temps de réponse (total) 2455.39s 147.38s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#167 Laguna S 2.1

high
Coût
$0.001
Temps
6.8s
Tokens
1,389 tok

#157 GLM 5.1

none
SVG invalide
Coût
$0.000
Temps
300.0s
Tokens
0 tok

Meilleurs modèles par score

Score vs coût total

Temps de réponse (moy.)

Score vs Temps de réponse (moy.)

Total des jetons de sortie

Score vs Total des jetons de sortie

Répartition par catégorie

Programmation Score Cohérence Taux de réussite par tentative Tests instables Tests corrects Temps de réponse (moy.) Jetons d'entrée Jetons de sortie Jetons de raisonnement
Laguna S 2.1 5.3 7.2 44.4% 1 271.42s 6,496 59,355 151,009
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

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