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GPT-5.4 Mini (medium) vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 GLM 5.3 FlashX (max) benchmark 成本更低,为 $0.623 vs $1.008。 GPT-5.4 Mini (medium) 更快,为 29.94s vs 43.97s,通过率为 69.6% vs 78.3%。

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
#99
总输出令牌
184,172
响应时间(平均)
29.94s
总成本
$1.008
排名
#97
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (max)

它在这里得分最高(7.9),同时成本比GPT-5.4 Mini (medium)低约 1.6 倍。

详细对比

指标 GPT-5.4 Mini GPT-5.4 Mini medium 发布日期: 2026-03-17 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 7.9 7.9
排名 #99 #97
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 69.6% 78.3%
不稳定测试 5 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 7.754 4.153
总成本 $1.008 $0.623
输入价格 $0.750 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $4.500 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 238,925 322,894
输出令牌 7,109 8,010
推理令牌 177,063 394,755
响应时间(平均) 29.94s 43.97s
响应时间(最大) 138.75s 390.70s
响应时间(总计) 688.57s 1011.29s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#99 GPT-5.4 Mini

medium
成本
$0.056
时间
95.5s
令牌
12,464 tok

#97 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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 Mini 8.4 7.4 88.9% 1 57.87s 7,305 467 40,902
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

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