AI BENCHY
Advertise here
#58

GLM 5

Z.ai Lansare: 2026-02-12 Testat la: 2026-04-22 12:55 z-ai/glm-5::none
744B în total (40B activi)MoESursă deschisă
(medium) (none)

Rezumat

GLM 5 obține 6.6 pe AI BENCHY și este pe #58. Are fiabilitate N/D, rată de reușită 51.9%, cost total $0.020 și timp mediu de răspuns 4.23s.

Ce face GLM 5 unic: Costul total al benchmarkului este neobișnuit de mic pentru acest nivel de scor. Este vizibil rapid față de modele similare.

Date despre model

Documentat la 2026-08-12

Raportat
Parametri
744B în total (40B activi)
Arhitectură
MoE
Disponibilitate
Sursă deschisă
Licență
MIT

Scor

6.6

Consistență

9.6

Fiabilitate

N/D

Total tokenuri de ieșire

1,959

Total tokenuri de intrare

0

Preț de intrare

$0.650 / 1M

Preț de ieșire

$2.080 / 1M

Teste corecte

Teste greșite: 9

Rată de trecere pe încercare: 51.9%

Teste instabile

1

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

Timp de răspuns (mediu)

4.23s

Timp de răspuns (maxim): 11.07s

Timp de răspuns (total): 46.51s

Hamster playing table tennis

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

#58 GLM 5

none
Cost
$0.007
Timp
32.1s
Tokenuri
2,023 tok

Istoric rulări

Testat la Scor Fiabilitate Teste corecte Cost total Compară
2026-06-04 13:05 Retestare 5.7 10.0 $0.041 Compară
2026-06-04 13:05 Retestare 5.7 10.0 $0.042 Compară
2026-06-04 13:05 Test nou adăugat 6.1 10.0 $0.027 Compară
2026-05-21 23:41 Suită modificată 6.3 10.0 $0.023 Compară
2026-04-22 12:55 Prima rulare înregistrată 6.6 N/D $0.020 Rularea curentă

Comparație între rulări

RulareAcoperire benchmarkScorConsistențăFiabilitateTeste corecteTeste instabileTotal tokenuri de ieșireTotal tokenuri de intrareCost totalTimp de răspuns (mediu)
2026-04-22 12:55 · Prima rulare înregistrată54/54 încercări6.69.6N/D9/1811,9590$0.0204.23s
2026-06-04 13:05 · Retestare63/63 încercări5.79.310.09/2111,98937,135$0.0414.03s
Diferență+0.9+0.300-30-37135-$0.021+202ms

Acoperirea benchmark diferă: 54/54 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 4.8 10.0
Programare 5.6 3.5
Combinat 3.0 10.0
Parsare și extragere de date 10.0 10.0
Specific domeniului 3.0 10.0
Inteligență generală 10.0 10.0
Respectarea instrucțiunilor 10.0 10.0
Rezolvare de puzzle-uri 7.7 10.0
Apelare instrumente 10.0 10.0

Modele comparate