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

GLM 5.3 Flash (high) が平均スコアでリードし、7.3 vs 7.2 です。 GLM 5.3 Flash (high) の benchmark コストが低く、$0.084 vs $0.116 です。 Qwen3.5-27B の方が高速で、9.98s vs 29.11s です、成功率は 47.8% vs 66.7% 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
#139
合計出力トークン
36,422
応答時間(平均)
9.98s
合計コスト
$0.116
順位
#132
合計出力トークン
99,340
応答時間(平均)
29.11s
合計コスト
$0.084
おすすめモデル Qwen3.5-27B

スコアはここでの最高値に近く(7.2 vs 7.3)、GLM 5.3 Flash (high) より約 2.9 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B none リリース: 2026-02-24 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high リリース: 2026-08-26
スコア 7.2 7.3
順位 #139 #132
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.4 8.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 47.8% 66.7%
不安定なテスト 2 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 1.153 0.426
合計コスト $0.116 $0.084
入力価格 $0.195 / 1M $0.150 / 1M
出力価格 $1.560 / 1M $0.500 / 1M
合計入力トークン 283,977 225,013
出力トークン 36,422 12,197
推論トークン 0 87,143
応答時間(平均) 9.98s 29.11s
応答時間(最大) 124.53s 163.41s
応答時間(合計) 229.52s 669.54s
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 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.

#139 Qwen3.5-27B

none
コスト
$0.007
時間
42.9s
トークン
4,273 tok

#132 GLM 5.3 Flash

high
コスト
$0.003
時間
186.7s
トークン
10,486 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 5.8 10.0 33.3% 0 1.80s 7,913 415 0
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

クイック比較

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