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

平均分几乎持平,为 8.3 vs 8.2。 Ling 3.1 Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.417。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 26.88s vs 88.74s,通过率为 71.0% vs 81.2%。

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
#84
总输出令牌
81,020
响应时间(平均)
26.88s
总成本
$0.417
推荐模型 GLM 5.2 (medium)

它在这里得分最高(8.2),同时响应速度比Ling 3.1 Flash (medium)快约 3.3 倍。

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 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 8.3 8.2
排名 #81 #84
可靠性 9.6 9.6
一致性 8.8 8.1
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 81.2%
不稳定测试 3 4
总运行次数 69 66
每个结果成本 0.000 2.890
总成本 $0.000 $0.417
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 369,495 227,164
输出令牌 172,852 20,029
推理令牌 476,002 60,991
响应时间(平均) 88.74s 26.88s
响应时间(最大) 567.88s 102.40s
响应时间(总计) 2041.10s 591.34s
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

#84 GLM 5.2

medium
成本
$0.041
时间
195.8s
令牌
9,287 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 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

快速对比

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