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Ember-1 (high) vs GLM 5.3 Flash (max)

GLM 5.3 Flash (max) 平均分领先,为 9.0 vs 6.9。 GLM 5.3 Flash (max) benchmark 成本更低,为 $0.089 vs $2.405。 GLM 5.3 Flash (max) 更快,为 54.04s vs 58.14s,通过率为 71.0% vs 82.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#196
总输出令牌
121,223
响应时间(平均)
58.14s
总成本
$2.405
排名
#53
总输出令牌
216,119
响应时间(平均)
54.04s
总成本
$0.089
推荐模型 GLM 5.3 Flash (max)

它在这里得分最高(9.0),同时成本比Ember-1 (high)低约 27.3 倍。

详细对比

指标 Ember-1 Ember-1 high 发布日期: 2026-09-28 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash max 发布日期: 2026-08-26
分数 6.9 9.0
排名 #196 #53
可靠性 8.6 10.0
一致性 7.2 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 82.6%
不稳定测试 8 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 20.041 0.519
总成本 $2.405 $0.089
输入价格 $3.000 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $15.000 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.300 / 1M $0.030 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 195,489 255,743
输出令牌 12,475 8,684
推理令牌 108,748 207,435
响应时间(平均) 58.14s 54.04s
响应时间(最大) 255.06s 333.47s
响应时间(总计) 1337.19s 1242.97s
参数量 ~2.8T 总计 (~104B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 开源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#196 Ember-1

high
成本
$0.038
时间
55.1s
令牌
2,671 tok

#53 GLM 5.3 Flash

max
成本
$0.005
时间
296.5s
令牌
16,250 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
Ember-1 8.2 7.2 88.9% 1 72.23s 7,144 1,281 23,093
GLM 5.3 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 43.37s 7,317 381 23,692

切换对比组合