#58 GLM 5
none- Coût
- $0.007
- Temps
- 32.1s
- Tokens
- 2,023 tok
Résumé
GLM 5 obtient 6.6 sur AI BENCHY et se classe #58. Il affiche une fiabilité de N/D, un taux de réussite de 51.9%, un coût total de $0.020 et un temps de réponse moyen de 4.23s.
Ce qui rend GLM 5 unique : Son coût total de benchmark est inhabituellement bas pour son niveau de score. Il est nettement rapide par rapport aux modèles similaires.
Date de recherche : 2026-08-12
6.6
Cohérence
9.6
N/D
$0.020
Total des jetons de sortie
1,959
Total des jetons d'entrée
0
Prix d'entrée
$0.650 / 1M
Prix de sortie
$2.080 / 1M
Tests instables
1
Les tests instables ont eu des résultats mixtes entre exécutions (au moins une réussite et un échec).
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Historique des runs
| Testé le | Score | Fiabilité | Tests corrects | Coût total | Comparer |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-06-04 13:05 Nouveau test | 5.7 | 10.0 | $0.041 ↑ | Comparer | |
| 2026-06-04 13:05 Nouveau test | 5.7 | 10.0 | $0.042 ↑ | Comparer | |
| 2026-06-04 13:05 Nouveau test ajouté | 6.1 | 10.0 | $0.027 ↑ | Comparer | |
| 2026-05-21 23:41 Suite modifiée | 6.3 | 10.0 | $0.023 | Comparer | |
| 2026-04-22 12:55 Première exécution enregistrée | 6.6 | N/D | $0.020 | Exécution actuelle |
Comparaison de runs
| Run | Couverture du benchmark | Score | Cohérence | Fiabilité | Tests corrects | Tests instables | Total des jetons de sortie | Total des jetons d'entrée | Coût total | Temps de réponse (moy.) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-04-22 12:55 · Première exécution enregistrée | 54/54 tentatives | 6.6 | 9.6 | N/D | 9/18 | 1 | 1,959 | 0 | $0.020 | 4.23s |
| 2026-06-04 13:05 · Nouveau test | 63/63 tentatives | 5.7 | 9.3 | 10.0 | 9/21 | 1 | 1,989 | 37,135 | $0.041 | 4.03s |
| Différence | — | +0.9 | +0.3 | 0 | 0 | -30 | -37135 | -$0.021 | +202ms |
La couverture du benchmark diffère : 54/54 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test) contre 63/63 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test). Les totaux et les métriques sensibles aux répétitions ne sont pas directement comparables.
Ces deux runs ont utilisé des suites de benchmark différentes, donc les écarts reflètent à la fois les changements du modèle et ceux de la suite.
Choisissez d'abord le premier modèle, puis cliquez sur un second modèle pour ouvrir une page côte à côte.
| Catégorie | Score | Cohérence | Tests corrects |
|---|---|---|---|
| Astuces anti-IA | 4.8 | 10.0 | |
| Programmation | 5.6 | 3.5 | |
| Combiné | 3.0 | 10.0 | |
| Analyse et extraction des données | 10.0 | 10.0 | |
| Spécifique au domaine | 3.0 | 10.0 | |
| Intelligence générale | 10.0 | 10.0 | |
| Suivi des instructions | 10.0 | 10.0 | |
| Résolution d'énigmes | 7.7 | 10.0 | |
| Appel d'outils | 10.0 | 10.0 |