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GPT-5.5 vs GLM 5.3 Flash (low)

平均分几乎持平,为 6.6 vs 6.6。 GLM 5.3 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.052 vs $1.212。 GPT-5.5 更快,为 4.75s vs 11.82s,通过率为 56.5% vs 58.0%。

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
#185
总输出令牌
6,197
响应时间(平均)
4.75s
总成本
$1.212
排名
#184
总输出令牌
27,168
响应时间(平均)
11.82s
总成本
$0.052
推荐模型 GLM 5.3 Flash (low)

它在这里得分最高(6.6),同时成本比GPT-5.5低约 23.4 倍。

详细对比

指标 GPT-5.5 GPT-5.5 none 发布日期: 2026-04-24 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low 发布日期: 2026-08-26
分数 6.6 6.6
排名 #185 #184
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 56.5% 58.0%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 10.096 0.338
总成本 $1.212 $0.052
输入价格 $5.000 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $30.000 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 205,108 255,173
输出令牌 6,197 9,891
推理令牌 0 17,277
响应时间(平均) 4.75s 11.82s
响应时间(最大) 57.53s 90.45s
响应时间(总计) 109.31s 271.92s
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.

#185 GPT-5.5

none
成本
$0.090
时间
54.3s
令牌
3,063 tok

#184 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-5.5 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,305 462 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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