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AI BENCHY
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Gemini 3.6 Flash (low) vs GLM 5.3 Flash (max)

平均分几乎持平，为 8.7 vs 8.7。 GLM 5.3 Flash (max) benchmark 成本更低，为 $0.059 vs $0.251。 Gemini 3.6 Flash (low) 更快，为 4.92s vs 52.10s，通过率为 89.4% vs 81.8%。

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

排名
#28
总输出令牌
49,721
响应时间（平均）
4.92s
总成本
$0.251
排名
#29
总输出令牌
204,340
响应时间（平均）
52.10s
总成本
$0.059
推荐模型 Gemini 3.6 Flash (low)

它在这里得分最高（8.7），同时响应速度比GLM 5.3 Flash (max)快约 10.6 倍。

详细对比

指标 Gemini 3.6 Flash Gemini 3.6 Flash low 发布日期: 2026-07-21 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash max 发布日期: 2026-08-26
分数 8.7 8.7
排名 #28 #29
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 89.4% 81.8%
不稳定测试 3 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.752 0.365
总成本 $0.251 $0.059
输入价格 $0.750 / 1M $0.075 / 1M
输出价格 $3.750 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 85,886 96,873
输出令牌 5,489 7,637
推理令牌 44,232 196,703
响应时间（平均） 4.92s 52.10s
响应时间（最大） 30.83s 333.47s
响应时间（总计） 108.28s 1146.24s
参数量 ~500B 总计 (~20B 激活) 320B 总计 (18B 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.

#28 Gemini 3.6 Flash

low
成本
$0.045
时间
25.0s
令牌
6,054 tok

#29 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
Gemini 3.6 Flash 7.8 10.0 66.7% 0 6.95s 8,126 466 12,253
GLM 5.3 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 43.37s 7,317 381 23,692

快速对比

切换对比组合

Claude Opus 4.7mediumvsGLM 5.3 FlashmaxClaude Opus 4.7mediumvsGemini 3.6 FlashlowClaude Opus 5lowvsGLM 5.3 FlashmaxClaude Opus 4.8mediumvsGemini 3.6 FlashlowClaude Opus 4.8mediumvsGLM 5.3 FlashmaxGemini 3.5 Flash LitehighvsGLM 5.3 FlashmaxMuse Spark 1.2highvsGLM 5.3 FlashmaxGemini 3.6 FlashlowvsMuse Spark 1.2highMuse Spark 1.2mediumvsGLM 5.3 FlashmaxMuse Spark 1.1mediumvsGLM 5.3 FlashmaxGemini 3.6 FlashlowvsMuse Spark 1.2mediumGemini 3.6 FlashlowvsMuse Spark 1.1medium