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GPT-5.6 Terra vs GLM 5.3 Flash (low)

GPT-5.6 Terra 平均分领先，为 6.0 vs 5.9。 GLM 5.3 Flash (low) benchmark 成本更低，为 $0.015 vs $0.280。 GPT-5.6 Terra 更快，为 1.66s vs 9.65s，通过率为 42.4% vs 56.1%。

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

排名
#186
总输出令牌
6,221
响应时间（平均）
1.66s
总成本
$0.280
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)

它的得分接近这里的最高分（5.9 vs 6.0），同时成本比GPT-5.6 Terra低约 18.9 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra 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 6.0 5.9
排名 #186 #195
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 8.4
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 42.4% 56.1%
不稳定测试 3 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.356 0.148
总成本 $0.280 $0.015
输入价格 $2.000 / 1M $0.075 / 1M
输出价格 $12.000 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 102,268 117,551
输出令牌 6,221 9,199
推理令牌 0 14,537
响应时间（平均） 1.66s 9.65s
响应时间（最大） 10.07s 90.45s
响应时间（总计） 36.54s 212.22s
参数量 ~1T 总计 (~60B 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.

#186 GPT-5.6 Terra

none
成本
$0.030
时间
14.7s
令牌
2,082 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-5.6 Terra 5.5 10.0 33.3% 0 1.00s 7,302 336 0
GLM 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

快速对比

切换对比组合

GPT-5.4 MininonevsGLM 5.3 FlashlowSeed 2.1 TurbononevsGLM 5.3 FlashlowGPT-5.6 TerranonevsStep 3.5 FlashmediumDots 3 Note Previewmedium免费可用vsGPT-5.6 TerranoneDots 3 Note Previewmedium免费可用vsGLM 5.3 FlashlowStep 3.5 FlashmediumvsGLM 5.3 FlashlowQwen3.5-35B-A3BnonevsGLM 5.3 FlashlowTrinity Large ThinkinglowvsGPT-5.6 TerranoneQwen3.5-FlashnonevsGLM 5.3 FlashlowGPT-5 NanomediumvsGLM 5.3 FlashlowGPT-5.4nonevsGLM 5.3 FlashlowTrinity Large ThinkingmediumvsGPT-5.6 Terranone