AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com
#60

GLM 5V Turbo

Z.ai Rilis: 2026-04-01 Diuji pada: 2026-05-21 23:44 z-ai/glm-5v-turbo::medium
(medium) (none)

Ringkasan

GLM 5V Turbo mendapat skor 7.4 di AI BENCHY dan berada di peringkat #60. Model ini memiliki reliabilitas 10.0, tingkat keberhasilan 70.0%, total biaya $0.412, dan waktu respons rata-rata 20.31s.

Yang membuat GLM 5V Turbo unik: Model ini paling menonjol di Pemrograman, dengan peringkat #2, sementara Gabungan adalah area terlemahnya di #13.

Model diarsipkan: model ini tidak lagi diperbarui atau diuji pada pengujian baru.

Skor

7.4

Konsistensi

7.8

Keandalan

10.0

Total token output

90,342

Total token input

0

Harga input

$1.200 / 1M

Harga output

$4.000 / 1M

Tes benar

Tes Salah: 9

Tingkat lulus per percobaan: 70.0%

Tes tidak stabil

6

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

Waktu respons (rata-rata)

20.31s

Waktu respons (maks): 95.88s

Waktu respons (total): 406.16s

Showcase generasi

Hamster playing table tennis

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

#60 GLM 5V Turbo

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

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-06-04 13:09 Tes baru ditambahkan 7.2 10.0 $0.457 Bandingkan
2026-05-21 23:44 Suite berubah 7.4 10.0 $0.412 Run saat ini
2026-04-11 01:19 Run pertama yang tercatat 7.8 T/A $0.291 Bandingkan

Run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda. Perhatikan perubahan suite saat membaca pergerakan historis.

Perbandingan run

RunSkorKonsistensiKeandalanTes benarTes tidak stabilTotal token outputTotal token inputTotal BiayaWaktu respons (rata-rata)
2026-05-21 23:44 · Suite berubah7.47.810.011/20690,3420$0.41220.31s
2026-04-11 01:19 · Run pertama yang tercatat7.87.5T/A11/18661,2920$0.29114.96s
Selisih-0.5+0.300+290500+$0.122+5346ms

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 7.2 6.1
Pemrograman 6.8 10.0
Gabungan 6.9 3.8
Parsing dan ekstraksi data 10.0 10.0
Spesifik domain 5.3 7.2
Kecerdasan umum 10.0 10.0
Kepatuhan instruksi 9.9 10.0
Pemecahan teka-teki 7.6 7.2
Pemanggilan alat 7.0 3.7
Pengetahuan umum 3.0 10.0

Model yang Dibandingkan