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Ling 3.0 Tiny (default) vs GLM 4.7 Flash (medium)

GLM 4.7 Flash (medium) が平均スコアでリードし、4.2 vs 3.8 です。 Ling 3.0 Tiny (default) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.193 です。 Ling 3.0 Tiny (default) の方が高速で、13.39s vs 150.90s です、成功率は 8.7% vs 30.4% 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: 2026-10-26

比較対象モデル

順位
#413
合計出力トークン
110,071
応答時間(平均)
13.39s
合計コスト
$0.000
順位
#403
合計出力トークン
447,599
応答時間(平均)
150.90s
合計コスト
$0.193
おすすめモデル GLM 4.7 Flash (medium)

この比較で最も高いスコア(4.2)を出し、2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 Ling 3.0 Tiny Ling 3.0 Tiny default リリース: 2026-08-07 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash medium リリース: 2026-01-19
スコア 3.8 4.2
順位 #413 #403
信頼性 9.8 9.4
一貫性 10.0 7.1
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 8.7% 30.4%
不安定なテスト 0 8
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.000 4.822
合計コスト $0.000 $0.193
入力価格 $0.000 / 1M $0.061 / 1M
出力価格 $0.000 / 1M $0.400 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし 該当なし
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 184,579 228,711
出力トークン 110,071 42,254
推論トークン 0 422,121
応答時間(平均) 13.39s 150.90s
応答時間(最大) 240.61s 1539.97s
応答時間(合計) 294.48s 2414.33s
パラメータ 7.9B 総数 (1.3B アクティブ) 30B 総数 (3B アクティブ)
公開状況 オープンソース オープンソース

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

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.

#413 Ling 3.0 Tiny

default
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
コスト
$0.000
時間
334.1s
トークン
32,913 tok

#403 GLM 4.7 Flash

medium
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
コスト
$0.000
時間
186.2s
トークン
12,112 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 Tiny 4.2 10.0 0.0% 0 1.19s 8,307 798 0
GLM 4.7 Flash 3.2 7.4 11.1% 1 55.33s 3,106 4,981 22,387

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