- स्कोर
- 9.4 (+5.15 अंक)
- कुल लागत (वर्तमान कीमत)
- $0.183 · 5.5% सस्ता
- प्रतिक्रिया समय (औसत)
- 6.24s · 95.9% तेज़
सारांश
GLM 4.7 Flash AI BENCHY पर 4.2 स्कोर करता है और #349 पर है। इसकी reliability 9.4, pass rate 30.4%, कुल लागत $0.193, और औसत response time 150.90s है।
GLM 4.7 Flash को अलग क्या बनाता है: यह असामान्य रूप से अधिक reasoning tokens इस्तेमाल करता है, जिससे धीमे या महंगे runs समझ में आ सकते हैं।
सुझाए गए विकल्प
हम इसकी जगह इनमें से एक मॉडल चुनने की सलाह देते हैं:
- स्कोर
- 8.3 (+4.04 अंक)
- कुल लागत (वर्तमान कीमत)
- $0.000 · 100.0% सस्ता
- प्रतिक्रिया समय (औसत)
- 88.74s · 41.2% तेज़
- स्कोर
- 7.5 (+3.33 अंक)
- कुल लागत (वर्तमान कीमत)
- $0.000 · 100.0% सस्ता
- प्रतिक्रिया समय (औसत)
- 29.38s · 80.5% तेज़
मॉडल विवरण
शोध की तारीख: 2026-08-12
- पैरामीटर
- 30B कुल (3B सक्रिय)
- आर्किटेक्चर
- MoE
- उपलब्धता
- मुक्त स्रोत
- लाइसेंस
- MIT
4.2
संगति
7.1
9.4
$0.193
कुल आउटपुट टोकन
464,375
कुल इनपुट टोकन
228,711
इनपुट कीमत
$0.061 / 1M
आउटपुट कीमत
$0.400 / 1M
कैश पढ़ने की कीमत
लागू नहीं
कैश लिखने की कीमत
लागू नहीं
कैश की कीमतें इनपुट टोकन पर लागू होती हैं। पढ़ने पर कैश किए गए प्रॉम्प्ट का दोबारा उपयोग होता है; लिखने पर वे सहेजे जाते हैं और अतिरिक्त लागत हो सकती है। आउटपुट टोकन पर आउटपुट की कीमत लागू होती है।
अस्थिर टेस्ट
8
अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#349 GLM 4.7 Flash
medium- लागत
- $0.000
- समय
- 186.2s
- टोकन
- 12,112 tok
रन इतिहास
| परीक्षण किया गया | स्कोर | विश्वसनीयता | सही परीक्षण | कुल लागत | तुलना करें |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 00:17 दोबारा परीक्षण | 4.2 | 9.4 | $0.193 | वर्तमान रन | |
| 2026-07-16 22:32 नया टेस्ट जोड़ा गया | 4.3 | 7.8 | $0.166 | तुलना करें | |
| 2026-06-04 13:29 नया टेस्ट जोड़ा गया | 4.4 | 6.7 | $0.054 | तुलना करें | |
| 2026-05-21 23:50 सूट बदला गया | 4.5 | 8.3 | $0.054 | तुलना करें | |
| 2026-04-11 01:19 पहला दर्ज रन | 4.6 | लागू नहीं | $0.046 | तुलना करें |
इस रन में अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुआ था। ऐतिहासिक बदलाव पढ़ते समय सूट बदलाव को ध्यान में रखें।
रन तुलना
| रन | बेंचमार्क कवरेज | स्कोर | संगति | विश्वसनीयता | सही परीक्षण | अस्थिर टेस्ट | कुल आउटपुट टोकन | कुल इनपुट टोकन | कुल लागत | प्रतिक्रिया समय (औसत) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 00:17 · वर्तमान रन | 69/69 प्रयास | 4.2 | 7.1 | 9.4 | 4/23 | 8 | 464,375 | 228,711 | $0.193 | 150.90s |
| 2026-07-16 22:32 · नया टेस्ट जोड़ा गया | 66/66 प्रयास | 4.3 | 7.0 | 7.8 | 4/22 | 8 | 417,863 | 79,051 | $0.166 | 142.59s |
| अंतर | — | -0.1 | +0.1 | +1.6 | 0 | 0 | +46512 | +149660 | +$0.027 | +8309ms |
बेंचमार्क कवरेज अलग है: 69/69 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव) बनाम 66/66 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव)। कुल और दोहराव-संवेदनशील मेट्रिक सीधे तुलना योग्य नहीं हैं।
इन दो रन में अलग-अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुए थे, इसलिए अंतर मॉडल बदलाव और सूट बदलाव दोनों को दर्शाते हैं।
कीमत का इतिहास
OpenRouter से इस मॉडल का ऐतिहासिक मूल्य डेटा।
| तारीख | इनपुट कीमत | आउटपुट कीमत | कैश पढ़ने की कीमत | कैश लिखने की कीमत |
|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 12:51 | $0.060 / 1M | $0.400 / 1M | लागू नहीं | लागू नहीं |
| 2026-09-08 21:53 | $0.061 / 1M | $0.400 / 1M | लागू नहीं | लागू नहीं |
चार्ट
पहले मॉडल चुनें, फिर दूसरा मॉडल क्लिक करके साइड-बाय-साइड पेज खोलें।
स्कोर के अनुसार शीर्ष मॉडल
स्कोर vs कुल लागत
प्रतिक्रिया समय (औसत)
स्कोर vs प्रतिक्रिया समय (औसत)
कुल आउटपुट टोकन
स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन
त्वरित तुलना
श्रेणी विवरण
| श्रेणी | स्कोर | संगति | सही परीक्षण |
|---|---|---|---|
| स्वायत्त एजेंट कार्य | 3.9 | 9.6 | |
| एंटी-एआई ट्रिक्स | 4.7 | 5.9 | |
| कोडिंग | 3.2 | 7.4 | |
| संयुक्त | 2.9 | 6.0 | |
| डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण | 6.3 | 10.0 | |
| डोमेन-विशिष्ट | 3.5 | 4.4 | |
| Samanya Buddhimatta | 3.6 | 9.7 | |
| निर्देश पालन | 6.2 | 5.8 | |
| पहेली समाधान | 2.9 | 7.2 | |
| टूल कॉलिंग | 10.0 | 10.0 | |
| सामान्य ज्ञान | 3.0 | 10.0 |