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Ling 3.1 Flash (medium) vs GLM 5.2 (high)

GLM 5.2 (high) が平均スコアでリードし、8.4 vs 8.3 です。 Ling 3.1 Flash (medium) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $1.644 です。 GLM 5.2 (high) の方が高速で、69.11s vs 88.74s です、成功率は 71.0% vs 71.0% 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: 2026-10-03

比較対象モデル

順位
#81
合計出力トークン
648,854
応答時間(平均)
88.74s
合計コスト
$0.000
順位
#75
合計出力トークン
382,582
応答時間(平均)
69.11s
合計コスト
$1.644
おすすめモデル GLM 5.2 (high)

この比較で最も高いスコア(8.4)を出し、全 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 3.1 Flash Ling 3.1 Flash medium リリース: 2026-10-03 GLM 5.2 GLM 5.2 high リリース: 2026-06-17
スコア 8.3 8.4
順位 #81 #75
信頼性 9.6 10.0
一貫性 8.8 8.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 71.0% 71.0%
不安定なテスト 3 3
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.000 7.314
合計コスト $0.000 $1.644
入力価格 $0.000 / 1M $0.410 / 1M
出力価格 $0.000 / 1M $3.990 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし $0.260 / 1M
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 369,495 288,913
出力トークン 172,852 79,462
推論トークン 476,002 303,120
応答時間(平均) 88.74s 69.11s
応答時間(最大) 567.88s 599.43s
応答時間(合計) 2041.10s 1589.43s
パラメータ 560B 総数 (25B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 クローズド 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.

#81 Ling 3.1 Flash

medium
コスト
$0.000
時間
101.1s
トークン
11,607 tok

#75 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 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 3.1 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 87.15s 8,298 19,577 62,002
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

クイック比較

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