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GPT-5.4 Nano vs GLM 4.7 Flash

平均分几乎持平，为 4.8 vs 4.8。 GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低，为 $0.016 vs $0.041。 GPT-5.4 Nano 更快，为 2.56s vs 8.81s，通过率为 27.3% vs 30.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-10

已对比模型

排名
#287
总输出令牌
13,794
响应时间（平均）
2.56s
总成本
$0.041
排名
#291
总输出令牌
22,992
响应时间（平均）
8.81s
总成本
$0.016
推荐模型 GPT-5.4 Nano

它在这里得分最高（4.8），同时响应速度比GLM 4.7 Flash快约 3.4 倍。

详细对比

指标 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none 发布日期: 2026-03-17 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none 发布日期: 2026-01-19
分数 4.8 4.8
排名 #287 #291
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 27.3% 30.3%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.011 0.307
总成本 $0.041 $0.016
输入价格 $0.200 / 1M $0.061 / 1M
输出价格 $1.250 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 115,933 101,513
输出令牌 13,794 22,992
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 2.56s 8.81s
响应时间（最大） 25.50s 97.15s
响应时间（总计） 56.37s 140.88s
参数量 ~120B 总计 (~5B 激活) 30B 总计 (3B 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.

#287 GPT-5.4 Nano

none
成本
$0.008
时间
46.1s
令牌
5,735 tok

#291 GLM 4.7 Flash

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
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-5.4 Nano 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,305 613 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

快速对比

切换对比组合

Trinity Large ThinkinghighvsGPT-5.4 NanononeNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGPT-5.4 NanononeTrinity Large ThinkinghighvsGLM 4.7 FlashnoneNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGLM 4.7 FlashnoneCobuddymediumvsGLM 4.7 FlashnoneCobuddymediumvsGPT-5.4 NanononeGranite 4.2 8BhighvsGLM 4.7 FlashnoneQwen3 Coder NextmediumvsGLM 4.7 FlashnoneMiniMax M2.5mediumvsGLM 4.7 FlashnoneGranite 4.2 8BhighvsGPT-5.4 NanononeGPT-5.4 NanononevsLaguna S 2.1low免费可用GPT-5.4 NanononevsQwen3 Coder Nextmedium