AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com
#102

GLM 4.7 Flash

Z.ai Rilis: 2026-01-19 Diuji pada: 2026-04-11 01:19 z-ai/glm-4.7-flash::medium
30B total (3B aktif)MoESumber terbuka
(medium) (none)

Ringkasan

GLM 4.7 Flash mendapat skor 4.6 di AI BENCHY dan berada di peringkat #102. Model ini memiliki reliabilitas T/A, tingkat keberhasilan 38.9%, total biaya $0.046, dan waktu respons rata-rata 32.33s.

Yang membuat GLM 4.7 Flash unik: Total biaya benchmark-nya sangat rendah untuk kisaran skornya.

Fakta model

Ditelaah pada 2026-08-12

Dilaporkan
Parameter
30B total (3B aktif)
Arsitektur
MoE
Ketersediaan
Sumber terbuka
Lisensi
MIT

Skor

4.6

Konsistensi

6.3

Keandalan

T/A

Total token output

112,089

Total token input

0

Harga input

$0.060 / 1M

Harga output

$0.400 / 1M

Tes benar

Tes Salah: 14

Tingkat lulus per percobaan: 38.9%

Tes tidak stabil

8

Tes tidak stabil memiliki hasil campuran antar run (setidaknya satu lulus dan satu gagal).

Waktu respons (rata-rata)

32.33s

Waktu respons (maks): 174.55s

Waktu respons (total): 355.65s

Hamster playing table tennis

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

#102 GLM 4.7 Flash

medium
SVG tidak valid
Biaya
$0.000
Waktu
186.2s
Token
12,112 tok

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-08-14 01:33 Uji ulang 4.3 8.6 $0.168 Bandingkan
2026-07-16 22:32 Tes baru ditambahkan 4.3 7.8 $0.166 Bandingkan
2026-06-04 13:29 Tes baru ditambahkan 4.4 6.7 $0.054 Bandingkan
2026-05-21 23:50 Suite berubah 4.5 8.3 $0.054 Bandingkan
2026-04-11 01:19 Run pertama yang tercatat 4.6 T/A $0.046 Run saat ini

Perbandingan run

RunCakupan benchmarkSkorKonsistensiKeandalanTes benarTes tidak stabilTotal token outputTotal token inputTotal BiayaWaktu respons (rata-rata)
2026-04-11 01:19 · Run pertama yang tercatat54/54 percobaan4.66.3T/A4/188112,0890$0.04632.33s
2026-05-21 23:50 · Suite berubah60/60 percobaan4.56.78.34/208132,8200$0.05435.09s
Selisih+0.1-0.400-207310-$0.009-2759ms

Cakupan benchmark berbeda: 54/54 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes) dibanding 60/60 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes). Total dan metrik yang dipengaruhi pengulangan tidak dapat dibandingkan secara langsung.

Kedua run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda, jadi selisihnya mencerminkan perubahan model sekaligus perubahan suite.

Grafik

Pilih model pertama, lalu klik model kedua untuk membuka halaman berdampingan.

Total token output

Skor vs Total token output

Perbandingan Cepat

Rincian Kategori

Kategori Skor Konsistensi Tes benar
Trik anti-AI 4.7 5.9
Pemrograman 3.6 2.1
Gabungan 2.8 2.1
Parsing dan ekstraksi data 6.3 10.0
Spesifik domain 3.5 4.4
Kecerdasan umum 3.6 9.7
Kepatuhan instruksi 6.2 5.8
Pemecahan teka-teki 2.9 7.2
Pemanggilan alat 10.0 10.0

Model yang Dibandingkan