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AI BENCHY
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Qwen3.5-35B-A3B vs GLM 5.3 Flash (low)

Qwen3.5-35B-A3B が平均スコアでリードし、5.9 vs 5.9 です。 GLM 5.3 Flash (low) の benchmark コストが低く、$0.015 vs $0.142 です。 GLM 5.3 Flash (low) の方が高速で、9.65s vs 12.73s です、成功率は 39.4% vs 56.1% 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: 2026-08-26

順位
#190
合計出力トークン
86,616
応答時間（平均）
12.73s
合計コスト
$0.142
順位
#195
合計出力トークン
23,736
応答時間（平均）
9.65s
合計コスト
$0.015
おすすめモデル GLM 5.3 Flash (low)

スコアはここでの最高値に近く（5.9 vs 5.9）、Qwen3.5-35B-A3B より約 9.6 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B none リリース: 2026-02-24 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low リリース: 2026-08-26
スコア 5.9 5.9
順位 #190 #195
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 8.4
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 39.4% 56.1%
不安定なテスト 4 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.841 0.148
合計コスト $0.142 $0.015
入力価格 $0.250 / 1M $0.075 / 1M
出力価格 $1.250 / 1M $0.250 / 1M
合計入力トークン 134,530 117,551
出力トークン 86,616 9,199
推論トークン 0 14,537
応答時間（平均） 12.73s 9.65s
応答時間（最大） 209.15s 90.45s
応答時間（合計） 279.97s 212.22s
パラメータ 35B 総数 (3B アクティブ) 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.

#190 Qwen3.5-35B-A3B

none
コスト
$0.005
時間
28.4s
トークン
4,518 tok

#195 GLM 5.3 Flash

low
コスト
$0.001
時間
20.7s
トークン
1,482 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
Qwen3.5-35B-A3B 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,808 571 0
GLM 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

クイック比較

比較ペアを切り替え

GPT-5.4 MininonevsGLM 5.3 FlashlowQwen3.5-35B-A3BnonevsStep 3.5 FlashmediumDots 3 Note Previewmedium無料で利用可能vsQwen3.5-35B-A3BnoneSeed 2.1 TurbononevsGLM 5.3 FlashlowGPT-5 NanomediumvsQwen3.5-35B-A3BnoneDots 3 Note Previewmedium無料で利用可能vsGLM 5.3 FlashlowStep 3.5 FlashmediumvsGLM 5.3 FlashlowQwen3.5-FlashnonevsGLM 5.3 FlashlowGPT-5 NanomediumvsGLM 5.3 FlashlowGPT-5.6 TerranonevsGLM 5.3 FlashlowGPT-5.4nonevsGLM 5.3 FlashlowTrinity Large ThinkinglowvsQwen3.5-35B-A3Bnone