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Gemma 4 31B (medium) vs GLM 5.3 FlashX (low)

GLM 5.3 FlashX (low) 平均分领先,为 6.3 vs 6.2GLM 5.3 FlashX (low) benchmark 成本更低,为 $0.090 vs $0.100GLM 5.3 FlashX (low) 更快,为 6.58s vs 78.59s,通过率为 65.2% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#204
总输出令牌
267,421
响应时间(平均)
78.59s
总成本
$0.100
排名
#201
总输出令牌
37,036
响应时间(平均)
6.58s
总成本
$0.090
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (low)

它在这里得分最高(6.3),同时响应速度比Gemma 4 31B (medium)快约 11.9 倍。

详细对比

指标 Gemma 4 31B Gemma 4 31B medium 发布日期: 2026-04-02 免费可用 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX low 发布日期: 2026-09-21
分数 6.2 6.3
排名 #204 #201
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.7 7.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 65.2% 65.2%
不稳定测试 3 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.152 0.816
总成本 $0.100 $0.090
输入价格 $0.090 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.340 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 94,969 117,325
输出令牌 34,399 10,494
推理令牌 233,022 26,542
响应时间(平均) 78.59s 6.58s
响应时间(最大) 437.40s 73.01s
响应时间(总计) 1571.84s 144.85s
参数量 30.7B 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#204 Gemma 4 31B

medium
成本
$0.002
时间
45.7s
令牌
2,696 tok

#201 GLM 5.3 FlashX

low
成本
$0.002
时间
8.4s
令牌
1,526 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
Gemma 4 31B 4.3 5.8 22.2% 1 219.76s 5,568 11,098 33,212
GLM 5.3 FlashX 5.5 7.4 44.4% 1 5.45s 7,317 382 4,760

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