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GPT-5.6 Sol vs GLM 5.3 FlashX Legal (low)

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.7。 GLM 5.3 FlashX Legal (low) benchmark 成本更低,为 $0.135 vs $0.795。 GPT-5.6 Sol 更快,为 4.61s vs 8.30s,通过率为 60.9% vs 55.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#244
总输出令牌
5,555
响应时间(平均)
4.61s
总成本
$0.795
排名
#237
总输出令牌
37,995
响应时间(平均)
8.30s
总成本
$0.135
推荐模型 GLM 5.3 FlashX Legal (low)

它在这里得分最高(6.7),同时成本比GPT-5.6 Sol低约 5.9 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 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal low 发布日期: 2026-11-02
分数 6.7 6.7
排名 #244 #237
可靠性 10.0 9.7
一致性 9.1 7.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 55.1%
不稳定测试 3 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.619 1.349
总成本 $0.795 $0.135
输入价格 $2.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $0.075 / 1M
缓存写入价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 207,852 236,104
输出令牌 5,555 11,222
推理令牌 0 26,773
响应时间(平均) 4.61s 8.30s
响应时间(最大) 58.28s 64.18s
响应时间(总计) 105.93s 190.99s
参数量 ~2T 总计 (~150B 激活) ~320B 总计 (~18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#244 GPT-5.6 Sol

none
成本
$0.116
时间
78.7s
令牌
3,944 tok

#237 GLM 5.3 FlashX Legal

low
成本
$0.003
时间
12.4s
令牌
2,362 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 FlashX Legal 5.4 7.2 44.4% 1 5.90s 7,317 465 3,760

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