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Ling 3.1 Flash (high) vs GLM 5.3 (high)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.8。 Ling 3.1 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.610。 GLM 5.3 (high) 更快,为 28.38s vs 87.39s,通过率为 69.6% vs 75.4%。

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
#105
总输出令牌
687,692
响应时间(平均)
87.39s
总成本
$0.000
排名
#107
总输出令牌
68,482
响应时间(平均)
28.38s
总成本
$0.610
推荐模型 GLM 5.3 (high)

它在这里得分最高(7.8),同时响应速度比Ling 3.1 Flash (high)快约 3.1 倍。

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 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 7.9 7.8
排名 #105 #107
可靠性 9.8 10.0
一致性 9.3 7.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 69.6% 75.4%
不稳定测试 2 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 4.351
总成本 $0.000 $0.610
输入价格 $0.000 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $4.400 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.140 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 324,691 219,811
输出令牌 181,251 8,811
推理令牌 506,441 59,671
响应时间(平均) 87.39s 28.38s
响应时间(最大) 665.85s 159.91s
响应时间(总计) 2010.08s 652.78s
参数量 560B 总计 (25B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#105 Ling 3.1 Flash

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

#107 GLM 5.3

high
成本
$0.085
时间
362.5s
令牌
19,310 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 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

快速对比

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