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GPT-5.6 Terra (low) vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 GLM 5.3 FlashX (max) benchmark 成本更低,为 $0.623 vs $0.645。 GPT-5.6 Terra (low) 更快,为 7.58s vs 43.97s,通过率为 75.4% vs 78.3%。

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
#95
总输出令牌
24,213
响应时间(平均)
7.58s
总成本
$0.645
排名
#97
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
推荐模型 GPT-5.6 Terra (low)

它在这里得分最高(7.9),同时响应速度比GLM 5.3 FlashX (max)快约 5.8 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra low 发布日期: 2026-07-09 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 7.9 7.9
排名 #95 #97
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.0 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 75.4% 78.3%
不稳定测试 6 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.277 4.153
总成本 $0.645 $0.623
输入价格 $2.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $12.000 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 176,890 322,894
输出令牌 5,688 8,010
推理令牌 18,525 394,755
响应时间(平均) 7.58s 43.97s
响应时间(最大) 54.57s 390.70s
响应时间(总计) 174.39s 1011.29s
参数量 ~1T 总计 (~60B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#95 GPT-5.6 Terra

low
成本
$0.034
时间
16.8s
令牌
2,348 tok

#97 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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 Terra 6.6 4.6 77.8% 2 9.56s 7,302 429 6,821
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

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