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Ling 3.0 Flash (high) vs GLM 5

Ling 3.0 Flash (high) 平均分领先,为 5.8 vs 5.6。 Ling 3.0 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.021 vs $0.140。 GLM 5 更快,为 8.74s vs 13.08s,通过率为 60.9% vs 40.6%。

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
#257
总输出令牌
299,456
响应时间(平均)
13.08s
总成本
$0.021
排名
#268
总输出令牌
5,577
响应时间(平均)
8.74s
总成本
$0.140
推荐模型 Ling 3.0 Flash (high)

它在这里得分最高(5.8),同时成本比GLM 5低约 6.9 倍。

详细对比

指标 Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash high 发布日期: 2026-07-24 GLM 5 GLM 5 none 发布日期: 2026-02-12
分数 5.8 5.6
排名 #257 #268
可靠性 9.8 10.0
一致性 8.6 9.3
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 40.6%
不稳定测试 4 1
总运行次数 69 66
每个结果成本 0.000 1.363
总成本 $0.021 $0.140
输入价格 $0.021 / 1M $0.600 / 1M
输出价格 $0.063 / 1M $1.920 / 1M
缓存读取价格 $0.005 / 1M $0.120 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 132,044 190,675
输出令牌 92,135 5,577
推理令牌 207,321 0
响应时间(平均) 13.08s 8.74s
响应时间(最大) 75.27s 74.80s
响应时间(总计) 287.79s 131.17s
参数量 124B 总计 (5.1B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#257 Ling 3.0 Flash

high
成本
$0.000
时间
30.7s
令牌
10,576 tok

#268 GLM 5

none
成本
$0.007
时间
32.1s
令牌
2,023 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 3.0 Flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

快速对比

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