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Claude Opus 4.8 vs GLM 5.3 FlashX (medium)

GLM 5.3 FlashX (medium) 平均分领先,为 7.1 vs 6.9。 GLM 5.3 FlashX (medium) benchmark 成本更低,为 $0.114 vs $2.334。 GLM 5.3 FlashX (medium) 更快,为 7.37s vs 7.54s,通过率为 60.9% vs 69.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-09

已对比模型

排名
#179
总输出令牌
24,343
响应时间(平均)
7.54s
总成本
$2.334
排名
#161
总输出令牌
30,048
响应时间(平均)
7.37s
总成本
$0.114
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (medium)

它在这里得分最高(7.1),同时成本比Claude Opus 4.8低约 20.6 倍。

详细对比

指标 Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 none 发布日期: 2026-05-28 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX medium 发布日期: 2026-09-21
分数 6.9 7.1
排名 #179 #161
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 7.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 69.6%
不稳定测试 2 8
总运行次数 69 69
每个结果成本 17.953 0.946
总成本 $2.334 $0.114
输入价格 $5.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $25.000 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.500 / 1M $0.090 / 1M
缓存写入价格 $6.250 / 1M 不适用
总输入令牌 345,059 205,100
输出令牌 24,343 8,639
推理令牌 0 21,409
响应时间(平均) 7.54s 7.37s
响应时间(最大) 65.07s 74.39s
响应时间(总计) 173.31s 169.54s
参数量 ~5T 总计 (~500B 激活) 320B 总计 (18B 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.

#179 Claude Opus 4.8

none
成本
$0.053
时间
22.0s
令牌
2,253 tok

#161 GLM 5.3 FlashX

medium
成本
$0.002
时间
8.1s
令牌
1,480 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 Opus 4.8 5.5 10.0 33.3% 0 3.29s 10,590 1,332 0
GLM 5.3 FlashX 6.0 4.6 66.7% 2 6.37s 7,317 384 5,562

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