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Kev 4B vs GLM 4.7 Flash (medium)

GLM 4.7 Flash (medium) 平均分领先,为 4.2 vs 2.4。 Kev 4B benchmark 成本更低,为 $0.002 vs $0.193。 Kev 4B 更快,为 5.63s vs 150.90s,通过率为 15.9% vs 30.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#376
总输出令牌
28,061
响应时间(平均)
5.63s
总成本
$0.002
排名
#341
总输出令牌
464,375
响应时间(平均)
150.90s
总成本
$0.193
推荐模型 GLM 4.7 Flash (medium)

它在本次比较中得分最高(4.2),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 Kev 4B Kev 4B none 发布日期: 2026-09-28 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash medium 发布日期: 2026-01-19
分数 2.4 4.2
排名 #376 #341
可靠性 10.0 9.4
一致性 4.9 7.1
尝试次数 36/69 69/69
测试正确
尝试通过率 15.9% 30.4%
不稳定测试 1 8
总运行次数 36 69
每个结果成本 0.060 4.822
总成本 $0.002 $0.193
输入价格 $0.042 / 1M $0.061 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.400 / 1M
缓存读取价格 不适用 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 42,804 228,711
输出令牌 28,061 42,254
推理令牌 0 422,121
响应时间(平均) 5.63s 150.90s
响应时间(最大) 17.79s 1539.97s
响应时间(总计) 67.61s 2414.33s
参数量 4B 30B 总计 (3B 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.

#376 Jared Palmer: Kev 4B

none
此模型尚未生成任何展示结果。
成本
不适用
时间
-
令牌
0 tok

#341 GLM 4.7 Flash

medium
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
成本
$0.000
时间
186.2s
令牌
12,112 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
Kev 4B 4.5 6.7 33.3% 0 771ms 21,603 12,207 0
GLM 4.7 Flash 3.2 7.4 11.1% 1 55.33s 3,106 4,981 22,387

快速对比

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