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AI BENCHY
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North Mini Code vs GLM 4.7 Flash

North Mini Code 平均分领先，为 5.1 vs 4.9。 North Mini Code benchmark 成本更低，为 $0.000 vs $0.016。 GLM 4.7 Flash 更快，为 9.15s vs 29.95s，通过率为 18.2% vs 34.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-02

排名
#199
总输出令牌
26,786
响应时间（平均）
29.95s
总成本
$0.000
排名
#205
总输出令牌
22,992
响应时间（平均）
9.15s
总成本
$0.016
推荐模型 GLM 4.7 Flash

它的得分接近这里的最高分（4.9 vs 5.1），同时响应速度比North Mini Code快约 3.3 倍。

详细对比

指标 North Mini Code North Mini Code none 发布日期: 2026-06-18 免费可用 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none 发布日期: 2026-01-19
分数 5.1 4.9
排名 #199 #205
可靠性 8.7 10.0
一致性 9.9 8.9
基准测试覆盖率 22/22 项测试 · 60/66 次尝试 22/22 项测试 · 66/66 次尝试
测试正确
尝试通过率 18.2% 34.9%
不稳定测试 0 3
总运行次数 60 66
每个结果成本 0.000 0.256
总成本 $0.000 $0.016
输入价格 $0.000 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 130,492 101,504
输出令牌 26,786 22,992
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 29.95s 9.15s
响应时间（最大） 159.85s 97.15s
响应时间（总计） 658.82s 137.18s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#199 North Mini Code

none
成本
$0.000
时间
266.1s
令牌
63,551 tok

#205 GLM 4.7 Flash

none
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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
North Mini Code 3.9 10.0 0.0% 0 21.96s 7,119 504 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

快速对比

切换对比组合

North Mini Codenone免费可用vsMistral Small 4mediumNorth Mini Codenone免费可用vsMiniMax M2.7mediumNorth Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用Trinity Large ThinkinghighvsGLM 4.7 FlashnoneLaguna S 2.1low免费可用vsGLM 4.7 FlashnoneMiniMax M2.7mediumvsGLM 4.7 FlashnoneQwen3 Coder NextmediumvsGLM 4.7 FlashnoneCobuddymediumvsGLM 4.7 FlashnoneMistral Small 4mediumvsGLM 4.7 FlashnoneNorth Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1high免费可用Trinity Large ThinkinghighvsNorth Mini Codenone免费可用MiniMax M2.5mediumvsGLM 4.7 Flashnone