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Ling 2.6 1t vs GLM 4.7 Flash

Ling 2.6 1t 平均分领先,为 4.9 vs 4.8。 Ling 2.6 1t benchmark 成本更低,为 $0.016 vs $0.027。 Ling 2.6 1t 更快,为 8.16s vs 13.04s,通过率为 17.4% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#315
总输出令牌
11,555
响应时间(平均)
8.16s
总成本
$0.016
排名
#321
总输出令牌
27,395
响应时间(平均)
13.04s
总成本
$0.027
推荐模型 Ling 2.6 1t

它在这里得分最高(4.9),同时成本比GLM 4.7 Flash低约 1.7 倍。

详细对比

指标 Ling 2.6 1t Ling 2.6 1t none 发布日期: 2026-04-23 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none 发布日期: 2026-01-19
分数 4.9 4.8
排名 #315 #321
可靠性 10.0 10.0
一致性 10.0 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 17.4% 29.0%
不稳定测试 0 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.278 0.528
总成本 $0.016 $0.027
输入价格 $0.075 / 1M $0.061 / 1M
输出价格 $0.625 / 1M $0.400 / 1M
缓存读取价格 不适用 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 106,423 255,363
输出令牌 11,555 27,395
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 8.16s 13.04s
响应时间(最大) 25.72s 97.15s
响应时间(总计) 163.24s 221.61s
参数量 1T 总计 (63B 激活) 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.

#315 Ling 2.6 1t

none
Ling-2.6-1T is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t
成本
$0.000
时间
0.1s
令牌
0 tok

#321 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
Ling 2.6 1t 3.8 10.0 0.0% 0 10.57s 813 381 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

快速对比

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