#125 GLM 5 Turbo
none- लागत
- $0.047
- समय
- 129.2s
- टोकन
- 11,775 tok
Z.ai
रिलीज़: 2026-03-15
परीक्षण किया गया: 2026-05-21 23:41
z-ai/glm-5-turbo::none
744B कुल (40B सक्रिय)MoEबंद स्रोत
(medium)
(none)
सारांश
GLM 5 Turbo AI BENCHY पर 5.3 स्कोर करता है और #125 पर है। इसकी reliability 10.0, pass rate 33.3%, कुल लागत $0.037, और औसत response time 2.83s है।
GLM 5 Turbo को अलग क्या बनाता है: इस score range के लिए इसकी कुल benchmark लागत असामान्य रूप से कम है। यह समान मॉडलों की तुलना में काफ़ी तेज है।
संग्रहीत मॉडल: इस मॉडल को अब अपडेट नहीं किया जाएगा और नए परीक्षणों में टेस्ट नहीं किया जाएगा।
मॉडल विवरण
शोध की तारीख: 2026-08-12
- पैरामीटर
- 744B कुल (40B सक्रिय)
- आर्किटेक्चर
- MoE
- उपलब्धता
- बंद स्रोत
- लाइसेंस
- -
5.3
संगति
9.3
10.0
$0.037
कुल आउटपुट टोकन
1,809
कुल इनपुट टोकन
0
इनपुट कीमत
$1.200 / 1M
आउटपुट कीमत
$4.000 / 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
2
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.
रन इतिहास
| परीक्षण किया गया | स्कोर | विश्वसनीयता | सही परीक्षण | कुल लागत | तुलना करें |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-06-04 13:05 दोबारा परीक्षण | 5.1 | 10.0 | $0.047 ↑ | तुलना करें | |
| 2026-06-04 13:05 दोबारा परीक्षण | 5.1 | 10.0 | $0.047 ↑ | तुलना करें | |
| 2026-06-04 13:05 नया टेस्ट जोड़ा गया | 5.2 | 10.0 | $0.047 ↑ | तुलना करें | |
| 2026-05-21 23:41 सूट बदला गया | 5.3 | 10.0 | $0.037 | वर्तमान रन | |
| 2026-04-11 01:19 पहला दर्ज रन | 5.5 | लागू नहीं | $0.032 | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-05-21 23:41 · सूट बदला गया | 60/60 प्रयास | 5.3 | 9.3 | 10.0 | 6/20 | 2 | 1,809 | 0 | $0.037 | 2.83s |
| 2026-06-04 13:05 · दोबारा परीक्षण | 63/63 प्रयास | 5.1 | 8.9 | 10.0 | 6/21 | 2 | 1,815 | 32,525 | $0.047 | 2.82s |
| अंतर | — | +0.2 | +0.4 | 0.0 | 0 | 0 | -6 | -32525 | -$0.011 | +6ms |
बेंचमार्क कवरेज अलग है: 60/60 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव) बनाम 63/63 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।
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
श्रेणी विवरण
| श्रेणी | स्कोर | संगति | सही परीक्षण |
|---|---|---|---|
| एंटी-एआई ट्रिक्स | 3.0 | 10.0 | |
| कोडिंग | 4.4 | 6.7 | |
| संयुक्त | 3.0 | 10.0 | |
| डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण | 10.0 | 10.0 | |
| डोमेन-विशिष्ट | 5.3 | 10.0 | |
| Samanya Buddhimatta | 4.2 | 9.9 | |
| निर्देश पालन | 6.5 | 10.0 | |
| पहेली समाधान | 5.5 | 7.4 | |
| टूल कॉलिंग | 10.0 | 10.0 | |
| सामान्य ज्ञान | 3.0 | 10.0 |