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Qwen3.8 27B (medium) vs GLM 5.3 Flash (high)

GLM 5.3 Flash (high) が平均スコアでリードし、7.3 vs 7.2 です。 GLM 5.3 Flash (high) の benchmark コストが低く、$0.056 vs ~$0.073 です。 GLM 5.3 Flash (high) の方が高速で、29.11s vs 40.09s です、成功率は 66.7% vs 66.7% 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
#143
合計出力トークン
170,696
応答時間(平均)
40.09s
合計コスト
~$0.073
順位
#134
合計出力トークン
99,340
応答時間(平均)
29.11s
合計コスト
$0.056
おすすめモデル GLM 5.3 Flash (high)

この比較で最も高いスコア(7.3)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium リリース: 2026-08-14 無料で利用可能 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high リリース: 2026-08-26
スコア 7.2 7.3
順位 #143 #134
信頼性 9.7 10.0
一貫性 9.4 8.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 66.7% 66.7%
不安定なテスト 2 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト ~0.520 0.426
合計コスト ~$0.073 $0.056
入力価格 該当なし $0.150 / 1M
出力価格 該当なし $0.500 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし $0.030 / 1M
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 277,164 225,013
出力トークン 1,913 12,197
推論トークン 168,783 87,143
応答時間(平均) 40.09s 29.11s
応答時間(最大) 214.63s 163.41s
応答時間(合計) 881.89s 669.54s
パラメータ 27.3B 320B 総数 (18B アクティブ)
公開状況 重み公開 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.

#143 Qwen3.8 27B

medium
コスト
~$0.002
時間
43.4s
トークン
2,956 tok

#134 GLM 5.3 Flash

high
コスト
$0.003
時間
186.7s
トークン
10,486 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 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

クイック比較

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