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Qwen3.5-9B vs GLM 4.7 Flash

Qwen3.5-9B が平均スコアでリードし、4.9 vs 4.8 です。 GLM 4.7 Flash の benchmark コストが低く、$0.027 vs $0.041 です。 GLM 4.7 Flash の方が高速で、13.04s vs 37.19s です、成功率は 18.8% vs 29.0% 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
#317
合計出力トークン
70,427
応答時間(平均)
37.19s
合計コスト
$0.041
順位
#321
合計出力トークン
27,395
応答時間(平均)
13.04s
合計コスト
$0.027
おすすめモデル GLM 4.7 Flash

スコアはここでの最高値に近く(4.8 vs 4.9)、Qwen3.5-9B より約 1.5 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none リリース: 2026-03-02 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none リリース: 2026-01-19
スコア 4.9 4.8
順位 #317 #321
信頼性 9.8 10.0
一貫性 9.7 8.9
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 18.8% 29.0%
不安定なテスト 1 3
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 1.022 0.528
合計コスト $0.041 $0.027
入力価格 $0.100 / 1M $0.061 / 1M
出力価格 $0.150 / 1M $0.400 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし 該当なし
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 307,670 255,363
出力トークン 70,427 27,395
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 37.19s 13.04s
応答時間(最大) 433.02s 97.15s
応答時間(合計) 855.27s 221.61s
パラメータ 9B 30B 総数 (3B アクティブ)
公開状況 オープンソース 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.

#317 Qwen3.5-9B

none
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

#321 GLM 4.7 Flash

none
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
Qwen3.5-9B 3.9 7.8 11.1% 1 5.60s 7,913 1,042 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

クイック比較

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