#95 GPT-5 Nano
medium- Cost
- $0.006
- Time
- 108.5s
- Tokens
- 13,209 tok
AI BENCHY 对比
摘要
GPT-5 Nano vs GLM 4.7 Flash benchmark 对比:GPT-5 Nano 平均分领先,为 6.3 vs 5.5。 GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低,为 $0.004 vs $0.081。 GLM 4.7 Flash 更快,为 2.86s vs 42.51s,通过率为 57.1% vs 36.5%。
推荐模型: GLM 4.7 Flash - 它的得分接近这里的最高分(5.5 vs 6.3),同时成本比GPT-5 Nano低约 24.2 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-10
| 指标 | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium | GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none |
|---|---|---|
| 分数 | 6.3 | 5.5 |
| 排名 | #95 | #123 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.3 | 8.8 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 57.1% | 36.5% |
| 不稳定测试 | 7 | 3 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.897 | 0.056 |
| 总成本 | $0.081 | $0.004 |
| 输入价格 | $0.050 / 1M | $0.060 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $0.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 34,108 | 38,745 |
| 输出令牌 | 5,464 | 2,521 |
| 推理令牌 | 192,064 | 0 |
| 响应时间(平均) | 42.51s | 2.86s |
| 响应时间(最大) | 204.02s | 7.05s |
| 响应时间(总计) | 595.09s | 40.04s |
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| 反AI技巧 | 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 Nano | 6.5 | 7.9 | 58.3% | 1 | 25.50s | 606 | 1,221 | 21,184 | |
| GLM 4.7 Flash | 5.2 | 7.9 | 41.7% | 1 | 5.51s | 555 | 438 | 0 |
| 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 Nano | 7.0 | 7.7 | 55.6% | 1 | 41.62s | 7,305 | 740 | 41,152 | |
| GLM 4.7 Flash | 4.3 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.54s | 7,256 | 650 | 0 |
| 综合 | 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 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 65.96s | 11,019 | 578 | 17,984 | |
| GLM 4.7 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.22s | 14,325 | 704 | 0 |
| 数据解析与提取 | 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 Nano | 3.7 | 1.7 | 50.0% | 2 | 21.42s | 7,140 | 453 | 10,560 | |
| GLM 4.7 Flash | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 4.82s | 7,107 | 196 | 0 |
| 领域专项 | 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 Nano | 5.2 | 4.4 | 55.6% | 2 | 204.02s | 619 | 237 | 64,448 | |
| GLM 4.7 Flash | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 744ms | 687 | 19 | 0 |
| 通用智能 | 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 Nano | 4.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.51s | 477 | 202 | 4,608 | |
| GLM 4.7 Flash | 4.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.59s | 477 | 134 | 0 |
| 指令遵循 | 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 Nano | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.64s | 660 | 312 | 4,736 | |
| GLM 4.7 Flash | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 888ms | 636 | 62 | 0 |
| 谜题求解 | 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 Nano | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 20.63s | 642 | 929 | 14,272 | |
| GLM 4.7 Flash | 6.4 | 10.0 | 33.3% | 0 | 1.20s | 609 | 97 | 0 |
| 工具调用 | 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 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 33.30s | 5,445 | 558 | 6,976 | |
| GLM 4.7 Flash | 2.8 | 1.6 | 33.3% | 1 | 7.05s | 6,907 | 212 | 0 |
| 常识问答 | 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 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.13s | 195 | 234 | 6,144 | |
| GLM 4.7 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 692ms | 186 | 9 | 0 |
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