ナビゲーション
Advertise here

Qwen3 Coder Next (medium) vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash が平均スコアでリードし、4.8 vs 4.6 です。 GLM 4.7 Flash の benchmark コストが低く、$0.016 vs $0.034 です。 GLM 4.7 Flash の方が高速で、8.81s vs 9.07s です、成功率は 25.8% vs 30.3% 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
#299
合計出力トークン
19,069
応答時間(平均)
9.07s
合計コスト
$0.034
順位
#291
合計出力トークン
22,992
応答時間(平均)
8.81s
合計コスト
$0.016
おすすめモデル GLM 4.7 Flash

ここでは最高スコア(4.8)で、Qwen3 Coder Next (medium) より約 2.2 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium リリース: 2026-02-03 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none リリース: 2026-01-19
スコア 4.6 4.8
順位 #299 #291
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 8.9
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 25.8% 30.3%
不安定なテスト 4 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.058 0.307
合計コスト $0.034 $0.016
入力価格 $0.120 / 1M $0.061 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.400 / 1M
合計入力トークン 148,203 101,513
出力トークン 19,069 22,992
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 9.07s 8.81s
応答時間(最大) 81.80s 97.15s
応答時間(合計) 154.19s 140.88s
パラメータ 80B 総数 (3B アクティブ) 30B 総数 (3B 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.

#299 Qwen3 Coder Next

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

#291 GLM 4.7 Flash

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 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

クイック比較

比較ペアを切り替え