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Mercury 2.5 Preview (high) vs GLM 5.3 (low)

平均分几乎持平,为 6.5 vs 6.5。 Mercury 2.5 Preview (high) benchmark 成本更低,为 $0.039 vs $0.473。 Mercury 2.5 Preview (high) 更快,为 7.61s vs 15.28s,通过率为 65.2% vs 63.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#193
总输出令牌
180,597
响应时间(平均)
7.61s
总成本
$0.039
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 Preview (high)

它在这里得分最高(6.5),同时成本比GLM 5.3 (low)低约 12.4 倍。

详细对比

指标 Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview high 发布日期: 2026-09-02 GLM 5.3 GLM 5.3 low 发布日期: 2026-08-20
分数 6.5 6.5
排名 #193 #195
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.0 8.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 65.2% 63.8%
不稳定测试 6 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.319 3.936
总成本 $0.039 $0.473
输入价格 $0.000 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 298,512 247,436
输出令牌 3,178 11,005
推理令牌 177,419 17,597
响应时间(平均) 7.61s 15.28s
响应时间(最大) 86.84s 83.60s
响应时间(总计) 175.08s 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.

#193 Mercury 2.5 Preview

high
成本
$0.001
时间
4.5s
令牌
3,851 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

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 Preview 6.7 7.8 55.6% 1 6.13s 7,751 485 42,569
GLM 5.3 6.2 6.9 55.6% 1 21.02s 7,317 368 6,764

快速对比

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