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AI BENCHY
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Dots 3 Note Preview (medium) vs GLM 5.3 Flash (low)

平均分几乎持平，为 5.9 vs 5.9。 Dots 3 Note Preview (medium) benchmark 成本更低，为 $0.000 vs $0.015。 GLM 5.3 Flash (low) 更快，为 9.65s vs 67.13s，通过率为 57.6% vs 56.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-26

排名
#192
总输出令牌
679,539
响应时间（平均）
67.13s
总成本
$0.000
排名
#195
总输出令牌
23,736
响应时间（平均）
9.65s
总成本
$0.015
推荐模型 GLM 5.3 Flash (low)

它在这里得分最高（5.9），同时响应速度比Dots 3 Note Preview (medium)快约 7.0 倍。

详细对比

指标 Dots 3 Note Preview Dots 3 Note Preview medium 发布日期: 2026-08-14 免费可用 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low 发布日期: 2026-08-26
分数 5.9 5.9
排名 #192 #195
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.1 8.4
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 57.6% 56.1%
不稳定测试 8 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.000 0.148
总成本 $0.000 $0.015
输入价格 $0.000 / 1M $0.075 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 94,639 117,551
输出令牌 108,013 9,199
推理令牌 571,526 14,537
响应时间（平均） 67.13s 9.65s
响应时间（最大） 459.19s 90.45s
响应时间（总计） 1476.95s 212.22s
参数量 280B 总计 (16B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#192 Dots 3 Note Preview

medium
成本
$0.000
时间
585.4s
令牌
12,198 tok

#195 GLM 5.3 Flash

low
成本
$0.001
时间
20.7s
令牌
1,482 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
Dots 3 Note Preview 4.2 5.1 33.3% 2 309.15s 7,368 29,392 373,137
GLM 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

快速对比

切换对比组合

GPT-5.4 MininonevsGLM 5.3 FlashlowDots 3 Note Previewmedium免费可用vsQwen3.5-35B-A3BnoneSeed 2.1 TurbononevsGLM 5.3 FlashlowDots 3 Note Previewmedium免费可用vsQwen3.5-FlashnoneDots 3 Note Previewmedium免费可用vsGPT-5.6 TerranoneStep 3.5 FlashmediumvsGLM 5.3 FlashlowDots 3 Note Previewmedium免费可用vsGPT-5.4 MininoneQwen3.5-35B-A3BnonevsGLM 5.3 FlashlowSeed 2.1 TurbononevsDots 3 Note Previewmedium免费可用Qwen3.5-FlashnonevsGLM 5.3 FlashlowGPT-5 NanomediumvsGLM 5.3 FlashlowGPT-5.6 TerranonevsGLM 5.3 Flashlow