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GPT-5.6 Sol vs GLM 5.3 Flash (low)

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.6。 GLM 5.3 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.052 vs $0.472。 GPT-5.6 Sol 更快,为 4.61s vs 11.82s,通过率为 60.9% 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
#183
总输出令牌
5,555
响应时间(平均)
4.61s
总成本
$0.472
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-5.6 Sol低约 9.1 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Sol GPT-5.6 Sol none 发布日期: 2026-07-09 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low 发布日期: 2026-08-26
分数 6.7 6.6
排名 #183 #184
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.1 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 58.0%
不稳定测试 3 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.619 0.338
总成本 $0.472 $0.052
输入价格 $2.000 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 207,852 255,173
输出令牌 5,555 9,891
推理令牌 0 17,277
响应时间(平均) 4.61s 11.82s
响应时间(最大) 58.28s 90.45s
响应时间(总计) 105.93s 271.92s
参数量 ~2T 总计 (~150B 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.

#183 GPT-5.6 Sol

none
成本
$0.116
时间
78.7s
令牌
3,944 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-5.6 Sol 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,302 390 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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