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GPT-5.4 (medium) vs GLM 5.3 Flash (max)

GLM 5.3 Flash (max) 平均分领先，为 8.7 vs 8.5。 GLM 5.3 Flash (max) benchmark 成本更低，为 $0.059 vs $1.560。 GPT-5.4 (medium) 更快，为 22.85s vs 52.10s，通过率为 77.3% vs 81.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-29

排名
#37
总输出令牌
90,466
响应时间（平均）
22.85s
总成本
$1.560
排名
#29
总输出令牌
204,340
响应时间（平均）
52.10s
总成本
$0.059
推荐模型 GLM 5.3 Flash (max)

它在这里得分最高（8.7），同时成本比GPT-5.4 (medium)低约 26.7 倍。

详细对比

指标 GPT-5.4 GPT-5.4 medium 发布日期: 2026-03-05 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash max 发布日期: 2026-08-26
分数 8.5 8.7
排名 #37 #29
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 77.3% 81.8%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 10.399 0.365
总成本 $1.560 $0.059
输入价格 $2.500 / 1M $0.075 / 1M
输出价格 $15.000 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 81,136 96,873
输出令牌 6,155 7,637
推理令牌 84,311 196,703
响应时间（平均） 22.85s 52.10s
响应时间（最大） 100.41s 333.47s
响应时间（总计） 502.78s 1146.24s
参数量 ~1.5T 总计 (~100B 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.

#37 GPT-5.4

medium
成本
$0.214
时间
199.6s
令牌
14,349 tok

#29 GLM 5.3 Flash

max
成本
$0.005
时间
296.5s
令牌
16,250 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-5.4 8.8 7.8 88.9% 1 44.36s 7,305 433 24,216
GLM 5.3 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 43.37s 7,317 381 23,692

快速对比

切换对比组合

Gemini 3.6 FlashlowvsGLM 5.3 FlashmaxClaude Opus 4.7mediumvsGLM 5.3 FlashmaxClaude Opus 5lowvsGLM 5.3 FlashmaxGPT-5.4mediumvsQwen3.8 MaxlowClaude Opus 4.8mediumvsGLM 5.3 FlashmaxGemini 3.5 Flash LitehighvsGLM 5.3 FlashmaxMuse Spark 1.2highvsGLM 5.3 FlashmaxMuse Spark 1.2lowvsGPT-5.4mediumMuse Spark 1.2mediumvsGLM 5.3 FlashmaxMuse Spark 1.1mediumvsGLM 5.3 FlashmaxClaude Fable 5mediumvsGLM 5.3 FlashmaxGemini 3.5 FlashlowvsGLM 5.3 Flashmax