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

Qwen3.5-27B (medium) が平均スコアでリードし、7.9 vs 7.8 です。 GLM 5.3 (high) の benchmark コストが低く、$0.610 vs $1.135 です。 GLM 5.3 (high) の方が高速で、28.38s vs 114.73s です、成功率は 76.8% vs 75.4% 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: 2026-10-01

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
#105
合計出力トークン
68,482
応答時間(平均)
28.38s
合計コスト
$0.610
おすすめモデル GLM 5.3 (high)

スコアはここでの最高値に近く(7.8 vs 7.9)、Qwen3.5-27B (medium) より約 1.9 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 GLM 5.3 high リリース: 2026-08-20
スコア 7.9 7.8
順位 #96 #105
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.9 7.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 76.8% 75.4%
不安定なテスト 6 7
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 8.104 4.351
合計コスト $1.135 $0.610
入力価格 $0.195 / 1M $1.400 / 1M
出力価格 $1.560 / 1M $4.400 / 1M
合計入力トークン 288,919 219,811
出力トークン 17,484 8,811
推論トークン 617,804 59,671
応答時間(平均) 114.73s 28.38s
応答時間(最大) 1026.43s 159.91s
応答時間(合計) 2638.74s 652.78s
パラメータ 27B 744B 総数 (40B 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

#105 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
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

クイック比較

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