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AI BENCHY
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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash vs Z.ai: GLM 5

GLM 5 平均分领先,为 5.7 vs 5.6GLM 5 benchmark 成本更低,为 $0.041 vs $0.044GLM 5 更快,为 4.03s vs 36.78s,通过率为 31.8% vs 42.4%

推荐模型GLM 5它在这里得分最高(5.7),同时响应速度比DeepSeek V4 Flash快约 9.1 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-22

指标 DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash none 发布日期: 2026-04-24 GLM 5 GLM 5 none 发布日期: 2026-02-12
分数 5.6 5.7
排名 #156 #147
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 9.3
测试正确
尝试通过率 31.8% 42.4%
不稳定测试 4 1
总运行次数 66 63
每个结果成本 0.917 0.263
总成本 $0.044 $0.041
输入价格 $0.098 / 1M $0.950 / 1M
输出价格 $0.196 / 1M $2.551 / 1M
总输入令牌 240,221 37,135
输出令牌 100,727 1,989
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 36.78s 4.03s
响应时间(最大) 247.27s 11.07s
响应时间(总计) 809.09s 56.37s

Hamster playing table tennis

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

#156 DeepSeek V4 Flash

none
成本
$0.004
时间
157.6s
令牌
11,297 tok

#147 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
DeepSeek V4 Flash 4.2 7.4 11.1% 1 17.13s 7,279 9,717 0
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

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