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Qwen3.7 Max vs GLM 5.3 (high)

Qwen3.7 Max が平均スコアでリードし、7.9 vs 7.8 です。 Qwen3.7 Max の benchmark コストが低く、$0.492 vs $0.610 です。 Qwen3.7 Max の方が高速で、7.85s vs 28.38s です、成功率は 69.6% vs 75.4% 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
#100
合計出力トークン
20,670
応答時間(平均)
7.85s
合計コスト
$0.492
順位
#105
合計出力トークン
68,482
応答時間(平均)
28.38s
合計コスト
$0.610
おすすめモデル Qwen3.7 Max

ここでは最高スコア(7.9)で、GLM 5.3 (high) より約 3.6 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none リリース: 2026-05-22 GLM 5.3 GLM 5.3 high リリース: 2026-08-20
スコア 7.9 7.8
順位 #100 #105
信頼性 9.9 10.0
一貫性 10.0 7.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 69.6% 75.4%
不安定なテスト 0 7
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 3.070 4.351
合計コスト $0.492 $0.610
入力価格 $1.475 / 1M $1.400 / 1M
出力価格 $4.425 / 1M $4.400 / 1M
合計入力トークン 243,553 219,811
出力トークン 20,670 8,811
推論トークン 0 59,671
応答時間(平均) 7.85s 28.38s
応答時間(最大) 80.34s 159.91s
応答時間(合計) 180.65s 652.78s
パラメータ ~1T 総数 (~40B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 クローズド クローズド

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.

#100 Qwen3.7 Max

none
コスト
$0.046
時間
195.0s
トークン
12,171 tok

#105 GLM 5.3

high
コスト
$0.085
時間
362.5s
トークン
19,310 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 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

クイック比較

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