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ERNIE-Light-DT-1.0 vs GLM 5

平均分几乎持平,为 5.6 vs 5.6。 GLM 5 benchmark 成本更低,为 $0.140 vs $0.524。 GLM 5 更快,为 8.74s vs 24.16s,通过率为 36.2% vs 40.6%。

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
#357
总输出令牌
76,149
响应时间(平均)
24.16s
总成本
$0.524
排名
#358
总输出令牌
5,577
响应时间(平均)
8.74s
总成本
$0.140
推荐模型 GLM 5

它在这里得分最高(5.6),同时成本比ERNIE-Light-DT-1.0低约 3.8 倍。

详细对比

指标 ERNIE-Light-DT-1.0 ERNIE-Light-DT-1.0 none 发布日期: 2026-11-12 GLM 5 GLM 5 none 发布日期: 2026-02-12
分数 5.6 5.6
排名 #357 #358
可靠性 9.2 10.0
一致性 9.7 9.3
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 36.2% 40.6%
不稳定测试 1 1
总运行次数 69 66
每个结果成本 6.545 1.363
总成本 $0.524 $0.140
输入价格 $1.130 / 1M $0.600 / 1M
输出价格 $3.941 / 1M $1.920 / 1M
缓存读取价格 $0.113 / 1M $0.120 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 197,790 190,675
输出令牌 76,149 5,577
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 24.16s 8.74s
响应时间(最大) 449.96s 74.80s
响应时间(总计) 555.78s 131.17s
参数量 ~320B 总计 (~18B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

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.

#357 ERNIE-Light-DT-1.0

none
成本
$0.009
时间
14.9s
令牌
2,144 tok

#358 GLM 5

none
成本
$0.007
时间
32.1s
令牌
2,023 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
ERNIE-Light-DT-1.0 4.3 7.4 11.1% 1 151.72s 6,005 68,639 0
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

切换对比组合