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Ling 3.1 Flash (medium) vs GLM 5.2 (high)

GLM 5.2 (high) 平均分领先,为 8.4 vs 8.3。 Ling 3.1 Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $1.644。 GLM 5.2 (high) 更快,为 69.11s vs 88.74s,通过率为 71.0% vs 71.0%。

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
#81
总输出令牌
648,854
响应时间(平均)
88.74s
总成本
$0.000
排名
#75
总输出令牌
382,582
响应时间(平均)
69.11s
总成本
$1.644
推荐模型 GLM 5.2 (high)

它在本次比较中得分最高(8.4),并且在全部 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 medium 发布日期: 2026-10-03 GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数 8.3 8.4
排名 #81 #75
可靠性 9.6 10.0
一致性 8.8 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 71.0%
不稳定测试 3 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 7.314
总成本 $0.000 $1.644
输入价格 $0.000 / 1M $0.410 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $3.990 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.260 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 369,495 288,913
输出令牌 172,852 79,462
推理令牌 476,002 303,120
响应时间(平均) 88.74s 69.11s
响应时间(最大) 567.88s 599.43s
响应时间(总计) 2041.10s 1589.43s
参数量 560B 总计 (25B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 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.

#81 Ling 3.1 Flash

medium
成本
$0.000
时间
101.1s
令牌
11,607 tok

#75 GLM 5.2

high
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 3.1 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 87.15s 8,298 19,577 62,002
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

快速对比

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