- 排名
- #166
- 总输出令牌
- 35,547
- 响应时间（平均）
- 11.71s
- 总成本
- $0.196
DeepSeek V4 Pro vs GLM 5.3 FlashX (high)
平均分几乎持平，为 6.8 vs 6.8。 GLM 5.3 FlashX (high) benchmark 成本更低，为 $0.135 vs $0.196。 DeepSeek V4 Pro 更快，为 11.71s vs 12.07s，通过率为 47.0% vs 68.2%。
已对比模型
- 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)
它在本次比较中得分最高（6.8），并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none | GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high |
|---|---|---|
| 分数 | 6.8 | 6.8 |
| 排名 | #166 | #163 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 8.2 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 47.0% | 68.2% |
| 不稳定测试 | 4 | 5 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.061 | 1.125 |
| 总成本 | $0.196 | $0.135 |
| 输入价格 | $0.893 / 1M | $0.370 / 1M |
| 输出价格 | $1.785 / 1M | $1.250 / 1M |
| 总输入令牌 | 148,078 | 81,365 |
| 输出令牌 | 35,547 | 6,821 |
| 推理令牌 | 0 | 77,078 |
| 响应时间（平均） | 11.71s | 12.07s |
| 响应时间（最大） | 119.44s | 91.16s |
| 响应时间（总计） | 257.67s | 265.62s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | 320B 总计 (18B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#166 DeepSeek V4 Pro
none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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
| 反AI技巧 | 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 Pro | 3.2 | 6.1 | 16.7% | 2 | 4.02s | 540 | 1,168 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 8.2 | 7.9 | 83.3% | 1 | 1.98s | 639 | 425 | 606 |
| 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 Pro | 5.6 | 10.0 | 33.3% | 0 | 13.38s | 7,275 | 5,500 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 8.06s | 7,317 | 374 | 9,267 |
| 综合 | 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 Pro | 7.9 | 6.9 | 66.7% | 1 | 71.59s | 122,040 | 26,362 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 27.73s | 56,585 | 4,123 | 15,563 |
| 数据解析与提取 | 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 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.61s | 7,568 | 200 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 1.82s | 7,149 | 298 | 285 |
| 领域专项 | 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 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.91s | 675 | 20 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 50.04s | 759 | 506 | 48,992 |
| 通用智能 | 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 Pro | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.05s | 471 | 126 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 2.28s | 498 | 169 | 229 |
| 指令遵循 | 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 Pro | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 4.12s | 627 | 713 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.72s | 678 | 72 | 177 |
| 谜题求解 | 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 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.61s | 594 | 442 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.06s | 672 | 462 | 434 |
| 工具调用 | 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 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.40s | 8,105 | 328 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.09s | 6,861 | 231 | 84 |
| 常识问答 | 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 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.76s | 183 | 688 | 0 | |
| GLM 5.3 FlashX | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.34s | 207 | 161 | 1,441 |
快速对比
切换对比组合
Seed-2.0-CodemediumvsGLM 5.3 FlashXhighSolar Pro 4lowvsGLM 5.3 FlashXhighDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4mediumDeepSeek V4 PrononevsGLM 5.3lowQwen3.6 FlashmediumvsGLM 5.3 FlashXhighSolar Pro 4mediumvsGLM 5.3 FlashXhighDeepSeek V4 PrononevsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsMercury 2.5mediumDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4lowDeepSeek V4 PrononevsGemma 4 26B A4Bmedium免费可用Gemini 3.5 FlashnonevsGLM 5.3 FlashXhighSeed-2.0-CodemediumvsDeepSeek V4 Pronone