- 排名
- #133
- 总输出令牌
- 35,547
- 响应时间（平均）
- 11.71s
- 总成本
- $0.351
DeepSeek V4 Pro vs GLM 5.3 (low)
平均分几乎持平，为 6.8 vs 6.8。 GLM 5.3 (low) benchmark 成本更低，为 $0.257 vs $0.351。 DeepSeek V4 Pro 更快，为 11.71s vs 13.65s，通过率为 47.0% vs 65.2%。
- 排名
- #134
- 总输出令牌
- 24,808
- 响应时间（平均）
- 13.65s
- 总成本
- $0.257
推荐模型
GLM 5.3 (low)
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 GLM 5.3 low |
|---|---|---|
| 分数 | 6.8 | 6.8 |
| 排名 | #133 | #134 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 8.5 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 47.0% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.061 | 2.135 |
| 总成本 | $0.351 | $0.257 |
| 输入价格 | $1.600 / 1M | $1.400 / 1M |
| 输出价格 | $3.200 / 1M | $4.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 148,078 | 104,989 |
| 输出令牌 | 35,547 | 8,532 |
| 推理令牌 | 0 | 16,276 |
| 响应时间（平均） | 11.71s | 13.65s |
| 响应时间（最大） | 119.44s | 83.60s |
| 响应时间（总计） | 257.67s | 300.22s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | 744B 总计 (40B 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.
#133 DeepSeek V4 Pro
none
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 tok
#134 GLM 5.3
low- 成本
- $0.007
- 时间
- 28.4s
- 令牌
- 1,599 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 | 6.9 | 7.9 | 66.7% | 1 | 4.16s | 639 | 266 | 249 |
| 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 | 6.2 | 6.9 | 55.6% | 1 | 21.02s | 7,317 | 368 | 6,764 |
| 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 | 3.8 | 5.8 | 33.3% | 1 | 53.02s | 80,209 | 6,729 | 5,209 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.42s | 7,149 | 210 | 56 |
| 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 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 19.23s | 759 | 35 | 3,384 |
| 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 | 4.1 | 2.7 | 33.3% | 1 | 4.70s | 498 | 163 | 0 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.40s | 678 | 72 | 81 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.20s | 672 | 389 | 225 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 18.45s | 6,861 | 231 | 0 |
| 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 7.42s | 207 | 69 | 308 |
快速对比
切换对比组合
MiMo-V2.5-PromediumvsGLM 5.3lowGemini 3 Flash PreviewnonevsGLM 5.3lowGemma 4 26B A4Bmedium免费可用vsGLM 5.3lowDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4mediumDeepSeek V4 PrononevsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4lowKAT-Coder-Pro V2.5nonevsGLM 5.3lowDeepSeek V4 PrononevsGemma 4 26B A4Bmedium免费可用Solar Pro 4mediumvsGLM 5.3lowSeed-2.0-CodemediumvsDeepSeek V4 PrononeDeepSeek V4 PrononevsStep 3.7 FlashhighSeed-2.0-CodemediumvsGLM 5.3low