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Ling-3.0-flash vs GLM 5

平均スコアは 5.7 vs 5.7 でほぼ同等です。 Ling-3.0-flash の benchmark コストが低く、$0.004 vs $0.027 です。 Ling-3.0-flash の方が高速で、3.56s vs 4.03s です、成功率は 27.3% vs 42.4% 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: 2026-09-18

比較対象モデル

順位
#230
合計出力トークン
12,777
応答時間（平均）
3.56s
合計コスト
$0.004
順位
#228
合計出力トークン
1,989
応答時間（平均）
4.03s
合計コスト
$0.027
おすすめモデル Ling-3.0-flash

ここでは最高スコア（5.7）で、GLM 5 より約 7.7 倍低コストです。

詳細比較

指標 Ling-3.0-flash Ling-3.0-flash none リリース: 2026-07-24 GLM 5 GLM 5 none リリース: 2026-02-12
スコア 5.7 5.7
順位 #230 #228
信頼性 10.0 10.0
一貫性 10.0 9.3
試行回数 66/66 63/66
正解テスト
試行ごとの合格率 27.3% 42.4%
不安定なテスト 0 1
総実行回数 66 63
結果あたりのコスト 0.000 0.263
合計コスト $0.004 $0.027
入力価格 $0.021 / 1M $0.600 / 1M
出力価格 $0.063 / 1M $1.920 / 1M
合計入力トークン 123,993 37,135
出力トークン 12,777 1,989
推論トークン 0 0
応答時間（平均） 3.56s 4.03s
応答時間（最大） 17.51s 11.07s
応答時間（合計） 74.74s 56.37s
パラメータ 124B 総数 (5.1B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 オープンソース オープンソース

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.

#230 Ling-3.0-flash

none
コスト
$0.000
時間
11.6s
トークン
2,781 tok

#228 GLM 5

none
コスト
$0.007
時間
32.1s
トークン
2,023 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
Ling-3.0-flash 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

クイック比較

比較ペアを切り替え

Nemotron 3 Supermedium無料で利用可能vsGLM 5noneInkling SmalllowvsGLM 5noneLing-3.0-flashnonevsInkling SmalllowNorth Mini Codemedium無料で利用可能vsGLM 5noneLing-3.0-flashnonevsKAT-Coder-Air V2.5highLing-3.0-flashnonevsNemotron 3 Supermedium無料で利用可能North Mini Codemedium無料で利用可能vsLing-3.0-flashnoneKAT-Coder-Air V2.5highvsGLM 5noneLing-3.0-flashnonevsKAT-Coder-Air V2.5mediumLing-3.0-flashnonevsNemotron 3.5 Lightninghigh無料で利用可能Ling-3.0-flashnonevsHy4 previewlowKAT-Coder-Air V2.5mediumvsGLM 5none