- 排名
- #158
- 总输出令牌
- 110,125
- 响应时间(平均)
- 56.77s
- 总成本
- $1.798
Ember-1 (high) vs GLM 5.1 (medium)
Ember-1 (high) 平均分领先,为 7.1 vs 7.0。 GLM 5.1 (medium) benchmark 成本更低,为 $1.053 vs $1.798。 Ember-1 (high) 更快,为 56.77s vs 58.80s,通过率为 71.2% vs 65.2%。
已对比模型
- 排名
- #164
- 总输出令牌
- 215,889
- 响应时间(平均)
- 58.80s
- 总成本
- $1.053
推荐模型
GLM 5.1 (medium)
它的得分接近这里的最高分(7.0 vs 7.1),同时成本比Ember-1 (high)低约 1.7 倍。
详细对比
| 指标 | Ember-1 Ember-1 high | GLM 5.1 GLM 5.1 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.1 | 7.0 |
| 排名 | #158 | #164 |
| 可靠性 | 8.0 | 8.1 |
| 一致性 | 7.3 | 8.4 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 71.2% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 7 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 14.981 | 6.923 |
| 总成本 | $1.798 | $1.053 |
| 输入价格 | $3.000 / 1M | $1.400 / 1M |
| 输出价格 | $15.000 / 1M | $4.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 48,577 | 82,592 |
| 输出令牌 | 7,345 | 16,089 |
| 推理令牌 | 102,780 | 199,800 |
| 响应时间(平均) | 56.77s | 58.80s |
| 响应时间(最大) | 255.06s | 308.75s |
| 响应时间(总计) | 1248.88s | 1234.72s |
| 参数量 | ~2.8T 总计 (~104B 激活) | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#158 Ember-1
high- 成本
- $0.038
- 时间
- 55.1s
- 令牌
- 2,671 tok
#164 GLM 5.1
medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 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
快速对比
切换对比组合
GPT-5.5nonevsGLM 5.1mediumSpace Bunny AlphahighvsGLM 5.1mediumEmber-1highvsGrok 4.3mediumEmber-1highvsGPT-5.6 SolnoneEmber-1highvsGPT-6 LunalowGPT-6 LunalowvsGLM 5.1mediumDeepSeek V3.2mediumvsEmber-1highGPT-5.6 SolnonevsGLM 5.1mediumEmber-1highvsGPT-5.5noneEmber-1highvsMercury 2mediumEmber-1highvsGrok 4.20mediumClaude Fable 5.1lowvsGLM 5.1medium