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Qwen3.5-27B (medium) vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均スコアは 7.9 vs 7.9 でほぼ同等です。 GLM 5.3 FlashX (max) の benchmark コストが低く、$0.623 vs $1.135 です。 GLM 5.3 FlashX (max) の方が高速で、43.97s vs 114.73s です、成功率は 76.8% vs 78.3% 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: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#96
合計出力トークン
635,288
応答時間(平均)
114.73s
合計コスト
$1.135
順位
#97
合計出力トークン
402,765
応答時間(平均)
43.97s
合計コスト
$0.623
おすすめモデル GLM 5.3 FlashX (max)

ここでは最高スコア(7.9)で、Qwen3.5-27B (medium) より約 1.8 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium リリース: 2026-02-24 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max リリース: 2026-09-21
スコア 7.9 7.9
順位 #96 #97
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.9 8.0
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 76.8% 78.3%
不安定なテスト 6 6
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 8.104 4.153
合計コスト $1.135 $0.623
入力価格 $0.195 / 1M $0.370 / 1M
出力価格 $1.560 / 1M $1.250 / 1M
合計入力トークン 288,919 322,894
出力トークン 17,484 8,010
推論トークン 617,804 394,755
応答時間(平均) 114.73s 43.97s
応答時間(最大) 1026.43s 390.70s
応答時間(合計) 2638.74s 1011.29s
パラメータ 27B 320B 総数 (18B アクティブ)
公開状況 オープンソース 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.

#96 Qwen3.5-27B

medium
コスト
$0.008
時間
62.0s
トークン
3,099 tok

#97 GLM 5.3 FlashX

max
コスト
$0.046
時間
251.3s
トークン
36,769 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
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

クイック比較

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