AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com
#148

GLM 4.7 Flash

Z.ai Lansare: 2026-01-19 Testat la: 2026-05-21 23:50 z-ai/glm-4.7-flash::medium
30B în total (3B activi)MoESursă deschisă
(medium) (none)

Rezumat

GLM 4.7 Flash obține 4.5 pe AI BENCHY și este pe #148. Are fiabilitate 8.3, rată de reușită 35.0%, cost total $0.054 și timp mediu de răspuns 35.09s.

Date despre model

Documentat la 2026-08-12

Raportat
Parametri
30B în total (3B activi)
Arhitectură
MoE
Disponibilitate
Sursă deschisă
Licență
MIT

Scor

4.5

Consistență

6.7

Total tokenuri de ieșire

132,820

Total tokenuri de intrare

0

Preț de intrare

$0.060 / 1M

Preț de ieșire

$0.400 / 1M

Teste corecte

Teste greșite: 16

Rată de trecere pe încercare: 35.0%

Teste instabile

8

Testele instabile au avut rezultate mixte între rulări (cel puțin un succes și un eșec).

Timp de răspuns (mediu)

35.09s

Timp de răspuns (maxim): 174.55s

Timp de răspuns (total): 456.18s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#148 GLM 4.7 Flash

medium
SVG invalid
Cost
$0.000
Timp
186.2s
Tokenuri
12,112 tok

Istoric rulări

Testat la Scor Fiabilitate Teste corecte Cost total Compară
2026-08-14 01:33 Retestare 4.3 8.6 $0.168 Compară
2026-07-16 22:32 Test nou adăugat 4.3 7.8 $0.166 Compară
2026-06-04 13:29 Test nou adăugat 4.4 6.7 $0.054 Compară
2026-05-21 23:50 Suită modificată 4.5 8.3 $0.054 Rularea curentă
2026-04-11 01:19 Prima rulare înregistrată 4.6 N/D $0.046 Compară

Această rulare a folosit o suită de benchmark diferită. Ține cont de schimbările suitei când interpretezi evoluția istorică.

Comparație între rulări

RulareAcoperire benchmarkScorConsistențăFiabilitateTeste corecteTeste instabileTotal tokenuri de ieșireTotal tokenuri de intrareCost totalTimp de răspuns (mediu)
2026-05-21 23:50 · Suită modificată60/60 încercări4.56.78.34/208132,8200$0.05435.09s
2026-06-04 13:29 · Test nou adăugat63/63 încercări4.46.86.74/218132,83337,206$0.05435.10s
Diferență+0.1-0.1+1.600-13-37206-$0.001-4ms

Acoperirea benchmark diferă: 60/60 încercări (Țintă: 3 repetări per test) față de 63/63 încercări (Țintă: 3 repetări per test). Totalurile și metricile sensibile la repetări nu sunt direct comparabile.

Aceste două rulări au folosit suite de benchmark diferite, așa că diferențele reflectă atât schimbări ale modelului, cât și ale suitei.

Grafice

Alege primul model, apoi fă clic pe al doilea model pentru a deschide o pagină alăturată.

Total tokenuri de ieșire

Scor vs Total tokenuri de ieșire

Comparație rapidă

Defalcare pe categorii

Categorie Scor Consistență Teste corecte
Trucuri anti-AI 4.7 5.9
Programare 3.4 6.0
Combinat 2.8 2.1
Parsare și extragere de date 6.3 10.0
Specific domeniului 3.5 4.4
Inteligență generală 3.6 9.7
Respectarea instrucțiunilor 6.2 5.8
Rezolvare de puzzle-uri 2.9 7.2
Apelare instrumente 10.0 10.0
Cultură generală 3.0 10.0

Modele comparate