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AI BENCHY
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Claude Opus 4.8 vs GLM 5.3 (high)

GLM 5.3 (high) が平均スコアでリードし、7.3 vs 7.3 です。 GLM 5.3 (high) の benchmark コストが低く、$0.403 vs $1.166 です。 Claude Opus 4.8 の方が高速で、4.92s vs 27.82s です、成功率は 63.6% vs 74.2% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-08-20

順位
#104
合計出力トークン
16,797
応答時間(平均)
4.92s
合計コスト
$1.166
順位
#99
合計出力トークン
63,667
応答時間(平均)
27.82s
合計コスト
$0.403
おすすめモデル GLM 5.3 (high)

ここでは最高スコア(7.3)で、Claude Opus 4.8 より約 2.9 倍低コストです。

詳細比較

指標 Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 none リリース: 2026-05-28 GLM 5.3 GLM 5.3 high リリース: 2026-08-20
スコア 7.3 7.3
順位 #104 #99
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.2 7.5
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 74.2%
不安定なテスト 2 7
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 8.969 3.099
合計コスト $1.166 $0.403
入力価格 $5.000 / 1M $1.400 / 1M
出力価格 $25.000 / 1M $4.400 / 1M
合計入力トークン 149,203 87,601
出力トークン 16,797 6,006
推論トークン 0 57,661
応答時間(平均) 4.92s 27.82s
応答時間(最大) 35.03s 159.91s
応答時間(合計) 108.24s 612.06s
パラメータ ~5T 総数 (~500B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 クローズド クローズド

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#104 Claude Opus 4.8

none
コスト
$0.053
時間
22.0s
トークン
2,253 tok

#99 GLM 5.3

high
コスト
$0.085
時間
362.5s
トークン
19,310 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Claude Opus 4.8 5.5 10.0 33.3% 0 3.29s 10,590 1,332 0
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

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