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Qwen3.6 35B A3B (medium) vs GLM 5.1

平均スコアは 6.5 vs 6.5 でほぼ同等です。 GLM 5.1 の benchmark コストが低く、$0.311 vs $0.812 です。 GLM 5.1 の方が高速で、11.10s vs 59.92s です、成功率は 58.0% vs 47.8% 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
#192
合計出力トークン
776,174
応答時間(平均)
59.92s
合計コスト
$0.812
順位
#196
合計出力トークン
20,076
応答時間(平均)
11.10s
合計コスト
$0.311
おすすめモデル GLM 5.1

ここでは最高スコア(6.5)で、Qwen3.6 35B A3B (medium) より約 2.6 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B medium リリース: 2026-04-20 GLM 5.1 GLM 5.1 none リリース: 2026-04-07
スコア 6.5 6.5
順位 #192 #196
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.0 8.2
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 58.0% 47.8%
不安定なテスト 3 5
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 6.732 3.478
合計コスト $0.812 $0.311
入力価格 $0.150 / 1M $0.965 / 1M
出力価格 $1.000 / 1M $3.032 / 1M
合計入力トークン 282,192 258,956
出力トークン 75,306 20,076
推論トークン 700,868 0
応答時間(平均) 59.92s 11.10s
応答時間(最大) 817.57s 107.19s
応答時間(合計) 1258.32s 255.39s
パラメータ 35B 総数 (3B アクティブ) 744B 総数 (40B 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.

#192 Qwen3.6 35B A3B

medium
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

#196 GLM 5.1

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
Qwen3.6 35B A3B 7.7 10.0 66.7% 0 50.55s 5,051 7,929 37,223
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

クイック比較

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