Navigasi
Advertise here

Seed-2.0-Code (medium) vs GLM 5.3 FlashX (high)

Skor rata-rata hampir imbang di 7.4 vs 7.4. GLM 5.3 FlashX (high) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.210 vs $1.275. GLM 5.3 FlashX (high) lebih cepat di 14.94s vs 100.65s, dengan tingkat keberhasilan 65.2% vs 69.6%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-10-26

Model yang Dibandingkan

Peringkat
#163
Total token output
384,093
Waktu respons (rata-rata)
100.65s
Total Biaya
$1.275
Peringkat
#164
Total token output
97,728
Waktu respons (rata-rata)
14.94s
Total Biaya
$0.210
Model yang direkomendasikan GLM 5.3 FlashX (high)

It has the best score here (7.4), while costing about 6.1x less than Seed-2.0-Code (medium).

Perbandingan terperinci

Metrik Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code medium Rilis: 2026-08-12 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high Rilis: 2026-09-21
Skor 7.4 7.4
Peringkat #163 #164
Keandalan 8.0 10.0
Konsistensi 7.4 8.2
Percobaan 69/69 69/69
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 65.2% 69.6%
Tes tidak stabil 7 5
Total Run 69 69
Biaya per hasil 11.587 1.612
Total Biaya $1.275 $0.210
Harga input $0.500 / 1M $0.370 / 1M
Harga output $3.000 / 1M $1.250 / 1M
Harga baca cache T/A $0.090 / 1M
Harga tulis cache T/A T/A
Total token input 244,499 235,914
Token output 8,744 8,147
Token penalaran 375,349 89,581
Waktu respons (rata-rata) 100.65s 14.94s
Waktu respons (maks) 626.58s 91.16s
Waktu respons (total) 2314.88s 343.65s
Parameter ~200B total (~20B aktif) 320B total (18B aktif)
Ketersediaan Tertutup Tertutup

Harga cache berlaku untuk token input. Pembacaan memakai kembali prompt tersimpan; penulisan menyimpannya dan dapat menambah biaya. Token output menggunakan harga output.

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#163 Seed-2.0-Code

medium
Biaya
$0.026
Waktu
122.8s
Token
8,630 tok

#164 GLM 5.3 FlashX

high
Biaya
$0.030
Waktu
169.4s
Token
23,950 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
Seed-2.0-Code 8.9 7.8 88.9% 1 89.94s 8,247 496 44,062
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 8.06s 7,317 374 9,267

Ganti Pasangan Perbandingan