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GPT-5 Nano (medium) vs GLM 5.3 Flash (low)

GPT-5 Nano (medium) 平均分领先,为 6.0 vs 5.9GLM 5.3 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.015 vs $0.118GLM 5.3 Flash (low) 更快,为 9.65s vs 54.20s,通过率为 54.5% vs 56.1%

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

排名
#188
总输出令牌
282,437
响应时间(平均)
54.20s
总成本
$0.118
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 Nano (medium)低约 8.0 倍。

详细对比

指标 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium 发布日期: 2025-08-07 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low 发布日期: 2026-08-26
分数 6.0 5.9
排名 #188 #195
可靠性 10.0 10.0
一致性 6.6 8.4
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 54.5% 56.1%
不稳定测试 9 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.472 0.148
总成本 $0.118 $0.015
输入价格 $0.050 / 1M $0.075 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 94,944 117,551
输出令牌 12,037 9,199
推理令牌 270,400 14,537
响应时间(平均) 54.20s 9.65s
响应时间(最大) 227.89s 90.45s
响应时间(总计) 867.23s 212.22s
参数量 ~120B 总计 (~5B 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.

#188 GPT-5 Nano

medium
成本
$0.006
时间
108.5s
令牌
13,209 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 Nano 7.0 7.7 55.6% 1 41.62s 7,305 740 41,152
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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