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Qwen3.7 Flash (high) vs GLM 5 (medium)

平均スコアは 7.8 vs 7.7 でほぼ同等です。 Qwen3.7 Flash (high) の benchmark コストが低く、$0.052 vs $0.228 です。 GLM 5 (medium) の方が高速で、33.54s vs 41.37s です、成功率は 71.2% vs 78.8% 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: 2026-09-10

比較対象モデル

順位
#91
合計出力トークン
370,250
応答時間（平均）
41.37s
合計コスト
$0.052
順位
#92
合計出力トークン
124,566
応答時間（平均）
33.54s
合計コスト
$0.228
おすすめモデル Qwen3.7 Flash (high)

ここでは最高スコア（7.8）で、GLM 5 (medium) より約 4.4 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high リリース: 2026-07-28 GLM 5 GLM 5 medium リリース: 2026-02-12
スコア 7.8 7.7
順位 #91 #92
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.8 8.1
試行回数 66/66 63/66
正解テスト
試行ごとの合格率 71.2% 78.8%
不安定なテスト 6 4
総実行回数 66 63
結果あたりのコスト 0.398 1.668
合計コスト $0.052 $0.228
入力価格 $0.030 / 1M $0.600 / 1M
出力価格 $0.130 / 1M $1.920 / 1M
合計入力トークン 116,331 35,224
出力トークン 12,330 21,570
推論トークン 357,920 102,996
応答時間（平均） 41.37s 33.54s
応答時間（最大） 431.47s 99.85s
応答時間（合計） 910.11s 435.99s
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 クローズド 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.

#91 Qwen3.7 Flash

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
600.0s
トークン
0 tok

#92 GLM 5

medium
コスト
$0.005
時間
20.7s
トークン
2,068 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
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350
GLM 5 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

クイック比較

比較ペアを切り替え

Seed-2.0-CodelowvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsQwen3.7 FlashhighSeed-2.0-LitemediumvsQwen3.7 FlashhighSeed-2.0-CodelowvsQwen3.7 FlashhighClaude Opus 4.8lowvsGLM 5mediumClaude Opus 4.6mediumvsQwen3.7 FlashhighDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumClaude Sonnet 4.6mediumvsQwen3.7 FlashhighDeepSeek V4 Flash 0423highvsGLM 5mediumGPT-5.6 TerramediumvsQwen3.7 FlashhighQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumGemini 3.5 Flash LitemediumvsQwen3.7 Flashhigh