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GPT 5.3 Chat vs GLM 5.3 Flash (low)

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.6。 GLM 5.3 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.052 vs $0.533。 GPT 5.3 Chat 更快,为 6.31s vs 11.82s,通过率为 62.3% vs 58.0%。

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
#182
总输出令牌
28,179
响应时间(平均)
6.31s
总成本
$0.533
排名
#184
总输出令牌
27,168
响应时间(平均)
11.82s
总成本
$0.052
推荐模型 GLM 5.3 Flash (low)

它在这里得分最高(6.6),同时成本比GPT 5.3 Chat低约 10.3 倍。

详细对比

指标 GPT 5.3 Chat GPT 5.3 Chat none 发布日期: 2026-03-03 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low 发布日期: 2026-08-26
分数 6.7 6.6
排名 #182 #184
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 62.3% 58.0%
不稳定测试 4 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.097 0.338
总成本 $0.533 $0.052
输入价格 $0.000 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 78,846 255,173
输出令牌 28,179 9,891
推理令牌 0 17,277
响应时间(平均) 6.31s 11.82s
响应时间(最大) 18.33s 90.45s
响应时间(总计) 138.73s 271.92s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#182 GPT 5.3 Chat

none
成本
$0.008
时间
8.1s
令牌
634 tok

#184 GLM 5.3 Flash

low
成本
$0.001
时间
20.7s
令牌
1,482 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
GPT 5.3 Chat 5.6 4.7 55.6% 2 10.52s 7,302 6,632 0
GLM 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

快速对比

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