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AI BENCHY
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Claude Sonnet 4.6 vs GLM 5.3 (high)

平均スコアは 7.3 vs 7.3 でほぼ同等です。 GLM 5.3 (high) の benchmark コストが低く、$0.403 vs $0.661 です。 Claude Sonnet 4.6 の方が高速で、7.67s vs 27.82s です、成功率は 57.6% 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
#98
合計出力トークン
19,362
応答時間(平均)
7.67s
合計コスト
$0.661
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 Claude Sonnet 4.6

ここでは最高スコア(7.3)で、GLM 5.3 (high) より約 3.6 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 none リリース: 2026-02-17 GLM 5.3 GLM 5.3 high リリース: 2026-08-20
スコア 7.3 7.3
順位 #98 #99
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.7 7.5
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 57.6% 74.2%
不安定なテスト 1 7
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 5.503 3.099
合計コスト $0.661 $0.403
入力価格 $3.000 / 1M $1.400 / 1M
出力価格 $15.000 / 1M $4.400 / 1M
合計入力トークン 123,273 87,601
出力トークン 19,362 6,006
推論トークン 0 57,661
応答時間(平均) 7.67s 27.82s
応答時間(最大) 51.18s 159.91s
応答時間(合計) 122.78s 612.06s
パラメータ ~1T 総数 (~100B 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.

#98 Claude Sonnet 4.6

none
コスト
$0.038
時間
27.3s
トークン
2,598 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 Sonnet 4.6 5.5 10.0 33.3% 0 5.19s 8,522 2,127 0
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

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