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Ling 3.1 Flash (high) vs GLM 5.3 FlashX Legal (max)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 Ling 3.1 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.819。 GLM 5.3 FlashX Legal (max) 更快,为 65.28s vs 87.39s,通过率为 69.6% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#152
总输出令牌
618,331
响应时间(平均)
87.39s
总成本
$0.000
排名
#147
总输出令牌
571,211
响应时间(平均)
65.28s
总成本
$0.819
推荐模型 GLM 5.3 FlashX Legal (max)

它在本次比较中得分最高(7.9),并且在 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash high 发布日期: 2026-10-03 GLM 5.3 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal max 发布日期: 2026-11-02
分数 7.9 7.9
排名 #152 #147
可靠性 9.8 9.7
一致性 9.3 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 69.6% 71.0%
不稳定测试 2 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 5.846
总成本 $0.000 $0.819
输入价格 $0.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.075 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 324,691 282,144
输出令牌 181,251 6,078
推理令牌 506,441 565,133
响应时间(平均) 87.39s 65.28s
响应时间(最大) 665.85s 516.19s
响应时间(总计) 2010.08s 1501.49s
参数量 560B 总计 (25B 激活) ~320B 总计 (~18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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.

#152 Ling 3.1 Flash

high
成本
$0.000
时间
181.1s
令牌
21,073 tok

#147 GLM 5.3 FlashX Legal

max
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
成本
$0.082
时间
408.0s
令牌
65,656 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 3.1 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 83.41s 8,298 17,470 54,626
GLM 5.3 FlashX Legal 10.0 10.0 100.0% 0 47.87s 7,317 385 62,514

切换对比组合