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Granite 4.2 8B (high) vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash 平均分领先,为 4.8 vs 4.7。 GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低,为 $0.027 vs $0.111。 GLM 4.7 Flash 更快,为 13.04s vs 235.35s,通过率为 37.7% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-16

已对比模型

排名
#357
总输出令牌
576,052
响应时间(平均)
235.35s
总成本
$0.111
排名
#352
总输出令牌
27,395
响应时间(平均)
13.04s
总成本
$0.027
推荐模型 GLM 4.7 Flash

它在这里得分最高(4.8),同时成本比Granite 4.2 8B (high)低约 4.2 倍。

详细对比

指标 Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B high 发布日期: 2026-09-02 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none 发布日期: 2026-01-19
分数 4.7 4.8
排名 #357 #352
可靠性 8.2 10.0
一致性 6.4 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 37.7% 29.0%
不稳定测试 10 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.751 0.528
总成本 $0.111 $0.027
输入价格 $0.060 / 1M $0.061 / 1M
输出价格 $0.250 / 1M $0.400 / 1M
缓存读取价格 $0.015 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 282,658 255,363
输出令牌 198,563 27,395
推理令牌 462,804 0
响应时间(平均) 235.35s 13.04s
响应时间(最大) 685.87s 97.15s
响应时间(总计) 5413.09s 221.61s
参数量 8B 30B 总计 (3B 激活)
开放状态 开源 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.

#357 IBM: Granite 4.2 8B

high
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.2s
令牌
0 tok

#352 GLM 4.7 Flash

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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
Granite 4.2 8B 3.8 4.3 33.3% 2 515.34s 7,047 42,438 154,749
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

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