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Claude Sonnet 5 vs GLM 5.3 FlashX (low)

GLM 5.3 FlashX (low) 平均分领先,为 6.0 vs 5.9。 GLM 5.3 FlashX (low) benchmark 成本更低,为 $0.157 vs $1.095。 Claude Sonnet 5 更快,为 8.60s vs 9.69s,通过率为 40.6% vs 63.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-13

已对比模型

排名
#334
总输出令牌
30,777
响应时间(平均)
8.60s
总成本
$1.095
排名
#326
总输出令牌
43,203
响应时间(平均)
9.69s
总成本
$0.157
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (low)

它在这里得分最高(6.0),同时成本比Claude Sonnet 5低约 7.0 倍。

详细对比

指标 Claude Sonnet 5 Claude Sonnet 5 none 发布日期: 2026-06-30 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX low 发布日期: 2026-09-21
分数 5.9 6.0
排名 #334 #326
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.4 6.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 40.6% 63.8%
不稳定测试 5 9
总运行次数 69 69
每个结果成本 15.642 1.423
总成本 $1.095 $0.157
输入价格 $2.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $0.090 / 1M
缓存写入价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 393,560 277,028
输出令牌 30,466 11,965
推理令牌 311 31,238
响应时间(平均) 8.60s 9.69s
响应时间(最大) 64.73s 77.99s
响应时间(总计) 197.73s 222.83s
参数量 ~1T 总计 (~100B 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.

#334 Claude Sonnet 5

none
成本
$0.061
时间
53.7s
令牌
6,172 tok

#326 GLM 5.3 FlashX

low
成本
$0.002
时间
8.4s
令牌
1,526 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 Sonnet 5 4.6 7.9 22.2% 1 3.67s 10,590 1,864 0
GLM 5.3 FlashX 5.5 7.4 44.4% 1 5.45s 7,317 382 4,760

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