Navigasi
AI BENCHY
Advertise here

Claude Sonnet 4.6 (medium) vs GLM 5 (medium)

Claude Sonnet 4.6 (medium) unggul dalam skor rata-rata dengan 7.8 vs 7.7. GLM 5 (medium) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.228 vs $2.126. Claude Sonnet 4.6 (medium) lebih cepat di 28.08s vs 33.54s, dengan tingkat keberhasilan 65.2% vs 78.8%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-08-15

Peringkat
#67
Total token output
120,427
Waktu respons (rata-rata)
28.08s
Total Biaya
$2.126
Peringkat
#72
Total token output
124,566
Waktu respons (rata-rata)
33.54s
Total Biaya
$0.228
Model yang direkomendasikan GLM 5 (medium)

Its score stays close to the best score here (7.7 vs 7.8), while costing about 9.4x less than Claude Sonnet 4.6 (medium).

Perbandingan terperinci

Metrik Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 medium Rilis: 2026-02-17 GLM 5 GLM 5 medium Rilis: 2026-02-12
Skor 7.8 7.7
Peringkat #67 #72
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 9.5 8.1
Percobaan 66/66 63/66
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 65.2% 78.8%
Tes tidak stabil 1 4
Total Run 66 63
Biaya per hasil 15.182 1.668
Total Biaya $2.126 $0.228
Harga input $3.000 / 1M $0.600 / 1M
Harga output $15.000 / 1M $1.920 / 1M
Total token input 106,316 35,224
Token output 79,338 21,570
Token penalaran 41,089 102,996
Waktu respons (rata-rata) 28.08s 33.54s
Waktu respons (maks) 140.96s 99.85s
Waktu respons (total) 421.15s 435.99s
Parameter ~1T total (~100B aktif) 744B total (40B aktif)
Ketersediaan Tertutup Sumber terbuka

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#67 Claude Sonnet 4.6

medium
SVG tidak valid
Biaya
$0.000
Waktu
300.0s
Token
0 tok

#72 GLM 5

medium
Biaya
$0.005
Waktu
20.7s
Token
2,068 tok

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Rincian Kategori

Pemrograman Skor Konsistensi Tingkat lulus per percobaan Tes tidak stabil Tes benar Waktu respons (rata-rata) Token input Token output Token penalaran
Claude Sonnet 4.6 5.7 6.6 44.4% 1 33.29s 6,995 16,089 3,686
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan