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

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.6。 GLM 5.3 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.038 vs $3.264。 GLM 5.3 Flash (low) 更快,为 11.82s vs 97.34s,通过率为 59.4% vs 58.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-13

已对比模型

排名
#254
总输出令牌
186,901
响应时间(平均)
97.34s
总成本
$3.264
排名
#258
总输出令牌
27,168
响应时间(平均)
11.82s
总成本
$0.038
推荐模型 GLM 5.3 Flash (low)

它在这里得分最高(6.6),同时成本比Ember-1 (max)低约 87.9 倍。

详细对比

指标 Ember-1 Ember-1 max 发布日期: 2026-09-28 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low 发布日期: 2026-08-26
分数 6.7 6.6
排名 #254 #258
可靠性 8.3 10.0
一致性 7.8 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 59.4% 58.0%
不稳定测试 6 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 29.671 0.338
总成本 $3.264 $0.038
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 153,399 255,173
输出令牌 7,803 9,891
推理令牌 179,098 17,277
响应时间(平均) 97.34s 11.82s
响应时间(最大) 587.08s 90.45s
响应时间(总计) 2238.73s 271.92s
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.

#254 Ember-1

max
成本
$0.163
时间
229.4s
令牌
11,002 tok

#258 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
Ember-1 5.2 4.4 55.6% 2 105.09s 3,362 1,149 27,957
GLM 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

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