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Claude Haiku 5.5 (medium) vs GLM 5.3 (high)

GLM 5.3 (high) 平均分领先,为 7.8 vs 7.7。 Claude Haiku 5.5 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.063 vs $0.495。 Claude Haiku 5.5 (medium) 更快,为 7.71s vs 28.38s,通过率为 71.0% vs 75.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-07

已对比模型

排名
#120
总输出令牌
66,174
响应时间(平均)
7.71s
总成本
$0.063
排名
#112
总输出令牌
68,482
响应时间(平均)
28.38s
总成本
$0.495
推荐模型 Claude Haiku 5.5 (medium)

它的得分接近这里的最高分(7.7 vs 7.8),同时成本比GLM 5.3 (high)低约 7.9 倍。

详细对比

指标 Claude Haiku 5.5 Claude Haiku 5.5 medium 发布日期: 2026-10-07 GLM 5.3 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 7.7 7.8
排名 #120 #112
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.5 7.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 75.4%
不稳定测试 7 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.485 4.351
总成本 $0.063 $0.495
输入价格 $0.100 / 1M $0.070 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $7.000 / 1M
缓存读取价格 $0.010 / 1M $0.065 / 1M
缓存写入价格 $0.125 / 1M 不适用
总输入令牌 298,334 219,811
输出令牌 10,328 8,811
推理令牌 55,846 59,671
响应时间(平均) 7.71s 28.38s
响应时间(最大) 47.70s 159.91s
响应时间(总计) 177.29s 652.78s
参数量 ~50B 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#120 Claude Haiku 5.5

medium
成本
$0.002
时间
17.2s
令牌
3,524 tok

#112 GLM 5.3

high
成本
$0.085
时间
362.5s
令牌
19,310 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Claude Haiku 5.5 6.3 4.8 66.7% 2 7.16s 10,608 518 11,415
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

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