- 排名
- #194
- 总输出令牌
- 193,676
- 响应时间（平均）
- 7.62s
- 总成本
- $0.044
Mercury 2.5 (high) vs GLM 5.3 (low)
平均分几乎持平，为 6.5 vs 6.5。 Mercury 2.5 (high) benchmark 成本更低，为 $0.044 vs $0.473。 Mercury 2.5 (high) 更快，为 7.62s vs 15.28s，通过率为 59.4% vs 63.8%。
已对比模型
- 排名
- #195
- 总输出令牌
- 28,602
- 响应时间（平均）
- 15.28s
- 总成本
- $0.473
推荐模型
Mercury 2.5 (high)
它在这里得分最高（6.5），同时成本比GLM 5.3 (low)低约 10.9 倍。
详细对比
| 指标 | Mercury 2.5 Mercury 2.5 high | GLM 5.3 GLM 5.3 low |
|---|---|---|
| 分数 | 6.5 | 6.5 |
| 排名 | #194 | #195 |
| 可靠性 | 9.8 | 10.0 |
| 一致性 | 8.7 | 8.3 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 59.4% | 63.8% |
| 不稳定测试 | 4 | 5 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 0.362 | 3.936 |
| 总成本 | $0.044 | $0.473 |
| 输入价格 | $0.040 / 1M | $1.400 / 1M |
| 输出价格 | $0.150 / 1M | $4.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 358,562 | 247,436 |
| 输出令牌 | 4,266 | 11,005 |
| 推理令牌 | 189,410 | 17,597 |
| 响应时间（平均） | 7.62s | 15.28s |
| 响应时间（最大） | 80.30s | 83.60s |
| 响应时间（总计） | 175.36s | 351.49s |
| 参数量 | ~100B | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#194 Mercury 2.5
high- 成本
- $0.001
- 时间
- 3.5s
- 令牌
- 2,447 tok
#195 GLM 5.3
low- 成本
- $0.007
- 时间
- 28.4s
- 令牌
- 1,599 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
| 智能体任务 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 3.9 | 9.6 | 0.0% | 0 | 80.30s | 238,494 | 864 | 18,265 | |
| GLM 5.3 | 5.2 | 3.2 | 33.3% | 1 | 51.27s | 142,447 | 2,473 | 1,321 |
| 反AI技巧 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.33s | 782 | 218 | 7,913 | |
| GLM 5.3 | 6.9 | 7.9 | 66.7% | 1 | 4.16s | 639 | 266 | 249 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 6.4 | 7.8 | 44.4% | 1 | 6.58s | 7,757 | 415 | 44,012 | |
| GLM 5.3 | 6.2 | 6.9 | 55.6% | 1 | 21.02s | 7,317 | 368 | 6,764 |
| 综合 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 16.00s | 91,255 | 1,478 | 62,200 | |
| GLM 5.3 | 3.8 | 5.8 | 33.3% | 1 | 53.02s | 80,209 | 6,729 | 5,209 |
| 数据解析与提取 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.08s | 8,355 | 557 | 9,430 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.42s | 7,149 | 210 | 56 |
| 领域专项 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 4.86s | 857 | 78 | 22,452 | |
| GLM 5.3 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 19.23s | 759 | 35 | 3,384 |
| 通用智能 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.69s | 528 | 93 | 3,609 | |
| GLM 5.3 | 4.1 | 2.7 | 33.3% | 1 | 4.70s | 498 | 163 | 0 |
| 指令遵循 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 934ms | 401 | 27 | 1,770 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.40s | 678 | 72 | 81 |
| 谜题求解 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 8.7 | 7.7 | 88.9% | 1 | 1.39s | 771 | 227 | 5,812 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.20s | 672 | 389 | 225 |
| 工具调用 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.06s | 9,130 | 283 | 4,484 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 18.45s | 6,861 | 231 | 0 |
| 常识问答 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.48s | 232 | 26 | 9,463 | |
| GLM 5.3 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 7.42s | 207 | 69 | 308 |
快速对比
切换对比组合
Mercury 2.5 PreviewhighvsGLM 5.3lowKAT-Coder-Pro V2.5highvsGLM 5.3lowMercury 2.5highvsQwen3.6 35B A3BmediumGrok 4.3mediumvsGLM 5.3lowMercury 2.5highvsGLM 5.1noneMercury 2.5highvsGLM 5.2noneQwen3.6 35B A3BmediumvsGLM 5.3lowLaguna XS 2.1medium免费可用vsGLM 5.3lowClaude Sonnet 5.5mediumvsMercury 2.5highMercury 2.5highvsGrok 4.3mediumMercury 2.5highvsLaguna XS 2.1medium免费可用Qwen3.5-122B-A10BnonevsGLM 5.3low