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Seed-2.0-Code (high) vs GLM 5.3 FlashX (high)

Seed-2.0-Code (high) 平均分领先,为 6.9 vs 6.8GLM 5.3 FlashX (high) benchmark 成本更低,为 $0.135 vs $1.273GLM 5.3 FlashX (high) 更快,为 12.07s vs 124.18s,通过率为 63.6% vs 68.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#158
总输出令牌
410,575
响应时间(平均)
124.18s
总成本
$1.273
排名
#163
总输出令牌
83,899
响应时间(平均)
12.07s
总成本
$0.135
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (high)

它的得分接近这里的最高分(6.8 vs 6.9),同时成本比Seed-2.0-Code (high)低约 9.4 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code high 发布日期: 2026-08-12 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high 发布日期: 2026-09-21
分数 6.9 6.8
排名 #158 #163
可靠性 8.6 10.0
一致性 7.8 8.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 63.6% 68.2%
不稳定测试 5 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 11.571 1.125
总成本 $1.273 $0.135
输入价格 $0.500 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 81,970 81,365
输出令牌 7,186 6,821
推理令牌 403,389 77,078
响应时间(平均) 124.18s 12.07s
响应时间(最大) 675.30s 91.16s
响应时间(总计) 2732.03s 265.62s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#158 Seed-2.0-Code

high
成本
$0.037
时间
183.6s
令牌
12,388 tok

#163 GLM 5.3 FlashX

high
成本
$0.030
时间
169.4s
令牌
23,950 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
Seed-2.0-Code 6.2 6.5 55.6% 1 266.74s 6,750 432 124,956
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 8.06s 7,317 374 9,267

快速对比

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