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GPT-5.3 Chat vs GLM 5V Turbo (medium)

GPT-5.3 Chat 平均分领先,为 7.5 vs 6.7GLM 5V Turbo (medium) benchmark 成本更低,为 $0.457 vs $0.571GPT-5.3 Chat 更快,为 6.88s vs 23.08s,通过率为 68.2% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-25

排名
#62
总输出令牌
30,854
响应时间(平均)
6.88s
总成本
$0.571
排名
#102
总输出令牌
100,762
响应时间(平均)
23.08s
总成本
$0.457
推荐模型 GPT-5.3 Chat

它在这里得分最高(7.5),同时响应速度比GLM 5V Turbo (medium)快约 3.4 倍。

详细对比

指标 GPT-5.3 Chat GPT-5.3 Chat none 发布日期: 2026-03-03 GLM 5V Turbo GLM 5V Turbo medium 发布日期: 2026-04-01
分数 7.5 6.7
排名 #62 #102
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 7.5
测试正确
尝试通过率 68.2% 65.2%
不稳定测试 5 6
总运行次数 66 63
每个结果成本 4.387 4.151
总成本 $0.571 $0.457
输入价格 $1.750 / 1M $1.200 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $4.000 / 1M
总输入令牌 78,990 44,615
输出令牌 30,854 2,347
推理令牌 0 98,415
响应时间(平均) 6.88s 23.08s
响应时间(最大) 18.33s 95.88s
响应时间(总计) 151.31s 484.63s

Hamster playing table tennis

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

#62 GPT-5.3 Chat

none
成本
$0.008
时间
8.1s
令牌
634 tok

#102 GLM 5V Turbo

medium
无效SVG
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
GPT-5.3 Chat 5.6 4.7 55.6% 2 10.52s 7,302 6,632 0
GLM 5V Turbo 6.0 7.2 55.6% 1 63.38s 7,256 440 37,873

快速对比

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