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Qwen3.8 27B (high) vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均スコアは 8.4 vs 8.3 でほぼ同等です。 Qwen3.8 27B (high) の benchmark コストが低く、~$0.287 vs $0.508 です。 GLM 5.3 FlashX (max) の方が高速で、41.21s vs 167.89s です、成功率は 77.3% 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: 2026-09-21

比較対象モデル

順位
#60
合計出力トークン
656,635
応答時間(平均)
167.89s
合計コスト
~$0.287
順位
#63
合計出力トークン
375,734
応答時間(平均)
41.21s
合計コスト
$0.508
おすすめモデル GLM 5.3 FlashX (max)

ここでは最高スコア(8.3)で、Qwen3.8 27B (high) より約 4.1 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high リリース: 2026-08-14 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max リリース: 2026-09-21
スコア 8.4 8.3
順位 #60 #63
信頼性 9.6 10.0
一貫性 9.2 8.3
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 77.3% 78.8%
不安定なテスト 2 5
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト ~1.792 3.381
合計コスト ~$0.287 $0.508
入力価格 該当なし $0.370 / 1M
出力価格 該当なし $1.250 / 1M
合計入力トークン 100,179 101,211
出力トークン 904 6,301
推論トークン 655,731 369,433
応答時間(平均) 167.89s 41.21s
応答時間(最大) 640.85s 390.70s
応答時間(合計) 3693.54s 906.52s
パラメータ 27.3B 320B 総数 (18B アクティブ)
公開状況 重み公開 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.

#60 Qwen3.8 27B

high
コスト
~$0.008
時間
270.1s
トークン
18,963 tok

#63 GLM 5.3 FlashX

max
コスト
$0.046
時間
251.3s
トークン
36,769 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
Qwen3.8 27B 8.1 7.0 88.9% 1 248.62s 8,235 346 143,335
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

クイック比較

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