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Ember-1 (max) vs GLM 5.3 FlashX Legal (low)

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.7。 GLM 5.3 FlashX Legal (low) benchmark 成本更低,为 $0.135 vs $3.264。 GLM 5.3 FlashX Legal (low) 更快,为 8.30s vs 97.34s,通过率为 59.4% vs 55.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#242
总输出令牌
186,901
响应时间(平均)
97.34s
总成本
$3.264
排名
#237
总输出令牌
37,995
响应时间(平均)
8.30s
总成本
$0.135
推荐模型 GLM 5.3 FlashX Legal (low)

它在这里得分最高(6.7),同时成本比Ember-1 (max)低约 24.2 倍。

详细对比

指标 Ember-1 Ember-1 max 发布日期: 2026-09-28 GLM 5.3 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal low 发布日期: 2026-11-02
分数 6.7 6.7
排名 #242 #237
可靠性 8.3 9.7
一致性 7.8 7.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 59.4% 55.1%
不稳定测试 6 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 29.671 1.349
总成本 $3.264 $0.135
输入价格 $3.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $15.000 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.300 / 1M $0.075 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 153,399 236,104
输出令牌 7,803 11,222
推理令牌 179,098 26,773
响应时间(平均) 97.34s 8.30s
响应时间(最大) 587.08s 64.18s
响应时间(总计) 2238.73s 190.99s
参数量 ~2.8T 总计 (~104B 激活) ~320B 总计 (~18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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.

#242 Ember-1

max
成本
$0.163
时间
229.4s
令牌
11,002 tok

#237 GLM 5.3 FlashX Legal

low
成本
$0.003
时间
12.4s
令牌
2,362 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 FlashX Legal 5.4 7.2 44.4% 1 5.90s 7,317 465 3,760

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