- 排名
- #157
- 总输出令牌
- 120,129
- 响应时间（平均）
- 3.19s
- 总成本
- $0.022
Mercury 2.5 (medium) vs GLM 5.3 (low)
平均分几乎持平，为 6.8 vs 6.8。 Mercury 2.5 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.022 vs $0.257。 Mercury 2.5 (medium) 更快，为 3.19s vs 13.65s，通过率为 65.2% vs 65.2%。
已对比模型
- 排名
- #155
- 总输出令牌
- 24,808
- 响应时间（平均）
- 13.65s
- 总成本
- $0.257
推荐模型
Mercury 2.5 (medium)
它在这里得分最高（6.8），同时成本比GLM 5.3 (low)低约 11.8 倍。
详细对比
| 指标 | Mercury 2.5 Mercury 2.5 medium | GLM 5.3 GLM 5.3 low |
|---|---|---|
| 分数 | 6.8 | 6.8 |
| 排名 | #157 | #155 |
| 可靠性 | 9.8 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 8.5 |
| 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 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.181 | 2.135 |
| 总成本 | $0.022 | $0.257 |
| 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 | 91,402 | 104,989 |
| 输出令牌 | 3,138 | 8,532 |
| 推理令牌 | 116,991 | 16,276 |
| 响应时间（平均） | 3.19s | 13.65s |
| 响应时间（最大） | 9.87s | 83.60s |
| 响应时间（总计） | 70.18s | 300.22s |
| 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.
#157 Mercury 2.5
medium- 成本
- $0.001
- 时间
- 3.8s
- 令牌
- 3,386 tok
#155 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
| 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 | 1.28s | 773 | 192 | 7,122 | |
| 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 | 5.0 | 5.1 | 44.5% | 2 | 3.70s | 7,807 | 488 | 21,857 | |
| 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 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 9.23s | 62,336 | 1,073 | 34,370 | |
| 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 | 2.57s | 8,385 | 582 | 9,343 | |
| 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 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 4.39s | 852 | 59 | 19,837 | |
| 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 | 4.4 | 9.9 | 0.0% | 0 | 1.60s | 528 | 98 | 2,364 | |
| 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 | 6.4 | 6.0 | 66.7% | 1 | 1.07s | 520 | 55 | 2,344 | |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.93s | 766 | 290 | 7,721 | |
| 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 | 3.35s | 9,203 | 269 | 4,641 | |
| 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 | 4.30s | 232 | 32 | 7,392 | |
| 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
MiMo-V2.5-PromediumvsGLM 5.3lowGemini 3 Flash PreviewnonevsMercury 2.5mediumGemini 3 Flash PreviewnonevsGLM 5.3lowGemma 4 26B A4Bmedium免费可用vsGLM 5.3lowMercury 2.5mediumvsGLM 5.2noneDeepSeek V4 PrononevsGLM 5.3lowMercury 2.5mediumvsKAT-Coder-Pro V2.5noneDeepSeek V4 PrononevsMercury 2.5mediumKAT-Coder-Pro V2.5nonevsGLM 5.3lowSolar Pro 4mediumvsGLM 5.3lowMercury 2.5mediumvsSolar Pro 4lowMercury 2.5mediumvsLongCat 2.0low