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GPT-5.4 vs GLM 5.3 Flash (low)

GLM 5.3 Flash (low) 平均分领先,为 5.9 vs 5.8GLM 5.3 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.015 vs $0.397GPT-5.4 更快,为 2.08s vs 9.65s,通过率为 34.9% vs 56.1%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-26

排名
#198
总输出令牌
8,339
响应时间(平均)
2.08s
总成本
$0.397
排名
#195
总输出令牌
23,736
响应时间(平均)
9.65s
总成本
$0.015
推荐模型 GLM 5.3 Flash (low)

它在这里得分最高(5.9),同时成本比GPT-5.4低约 26.9 倍。

详细对比

指标 GPT-5.4 GPT-5.4 none 发布日期: 2026-03-05 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low 发布日期: 2026-08-26
分数 5.8 5.9
排名 #198 #195
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.2 8.4
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 34.9% 56.1%
不稳定测试 2 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 5.667 0.148
总成本 $0.397 $0.015
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 108,641 117,551
输出令牌 8,339 9,199
推理令牌 0 14,537
响应时间(平均) 2.08s 9.65s
响应时间(最大) 15.63s 90.45s
响应时间(总计) 45.75s 212.22s
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.

#198 GPT-5.4

none
成本
$0.026
时间
18.1s
令牌
1,792 tok

#195 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-5.4 5.5 10.0 33.3% 0 1.62s 7,305 516 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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