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Seed-2.0-Mini (medium) vs GLM 5.3 FlashX (high)

Seed-2.0-Mini (medium) 平均分领先,为 7.5 vs 7.4。 Seed-2.0-Mini (medium) benchmark 成本更低,为 $0.140 vs $0.210。 GLM 5.3 FlashX (high) 更快,为 14.94s vs 91.67s,通过率为 59.4% vs 69.6%。

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
#120
总输出令牌
271,559
响应时间(平均)
91.67s
总成本
$0.140
排名
#126
总输出令牌
97,728
响应时间(平均)
14.94s
总成本
$0.210
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (high)

它的得分接近这里的最高分(7.4 vs 7.5),同时响应速度比Seed-2.0-Mini (medium)快约 6.1 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Mini Seed-2.0-Mini medium 发布日期: 2026-02-14 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high 发布日期: 2026-09-21
分数 7.5 7.4
排名 #120 #126
可靠性 9.4 10.0
一致性 9.0 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 59.4% 69.6%
不稳定测试 3 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.167 1.612
总成本 $0.140 $0.210
输入价格 $0.100 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 313,368 235,914
输出令牌 12,289 8,147
推理令牌 259,270 89,581
响应时间(平均) 91.67s 14.94s
响应时间(最大) 301.78s 91.16s
响应时间(总计) 1833.43s 343.65s
参数量 ~50B 总计 (~5B 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.

#120 Seed-2.0-Mini

medium
成本
$0.002
时间
161.7s
令牌
4,379 tok

#126 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-Mini 5.5 9.8 33.3% 0 220.48s 3,823 464 34,964
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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