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Seed-2.0-Code (medium) vs GLM 5.3 Flash (high)

Seed-2.0-Code (medium) 平均分领先,为 7.4 vs 7.3。 GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.084 vs $1.275。 GLM 5.3 Flash (high) 更快,为 29.11s vs 100.65s,通过率为 65.2% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#125
总输出令牌
384,093
响应时间(平均)
100.65s
总成本
$1.275
排名
#132
总输出令牌
99,340
响应时间(平均)
29.11s
总成本
$0.084
推荐模型 GLM 5.3 Flash (high)

它的得分接近这里的最高分(7.3 vs 7.4),同时成本比Seed-2.0-Code (medium)低约 15.3 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code medium 发布日期: 2026-08-12 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high 发布日期: 2026-08-26
分数 7.4 7.3
排名 #125 #132
可靠性 8.0 10.0
一致性 7.4 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 65.2% 66.7%
不稳定测试 7 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 11.587 0.426
总成本 $1.275 $0.084
输入价格 $0.500 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 244,499 225,013
输出令牌 8,744 12,197
推理令牌 375,349 87,143
响应时间(平均) 100.65s 29.11s
响应时间(最大) 626.58s 163.41s
响应时间(总计) 2314.88s 669.54s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#125 Seed-2.0-Code

medium
成本
$0.026
时间
122.8s
令牌
8,630 tok

#132 GLM 5.3 Flash

high
成本
$0.003
时间
186.7s
令牌
10,486 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 8.9 7.8 88.9% 1 89.94s 8,247 496 44,062
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

快速对比

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