- 排名
- #188
- 总输出令牌
- 282,437
- 响应时间(平均)
- 54.20s
- 总成本
- $0.118
GPT-5 Nano (medium) vs GLM 5.3 Flash (low)
GPT-5 Nano (medium) 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 $0.118。 GLM 5.3 Flash (low) 更快,为 9.65s vs 54.20s,通过率为 54.5% vs 56.1%。
- 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 | GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low |
|---|---|---|
| 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
| 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 5.3 Flash | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 2.14s | 639 | 279 | 279 |
| 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 |
| 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 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 146.93s | 71,846 | 7,156 | 86,976 | |
| GLM 5.3 Flash | 3.8 | 5.8 | 33.3% | 1 | 54.70s | 92,771 | 7,434 | 6,825 |
| 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 5.3 Flash | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 2.39s | 7,149 | 295 | 143 |
| 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 | 3.4 | 1.6 | 44.4% | 3 | 124.13s | 628 | 232 | 73,792 | |
| GLM 5.3 Flash | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 7.93s | 759 | 36 | 2,503 |
| 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 5.3 Flash | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.68s | 498 | 124 | 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 5.3 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.65s | 678 | 72 | 107 |
| 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 5.3 Flash | 7.8 | 9.6 | 66.7% | 0 | 2.67s | 672 | 289 | 369 |
| 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 5.3 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.00s | 6,861 | 231 | 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 5.3 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.54s | 207 | 41 | 338 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.4 MininonevsGLM 5.3 FlashlowGPT-5 NanomediumvsQwen3.5-FlashnoneSeed 2.1 TurbononevsGLM 5.3 FlashlowGPT-5 NanomediumvsQwen3.5-35B-A3BnoneDots 3 Note Previewmedium免费可用vsGLM 5.3 FlashlowStep 3.5 FlashmediumvsGLM 5.3 FlashlowQwen3.5-35B-A3BnonevsGLM 5.3 FlashlowGemini 2.5 FlashnonevsGPT-5 NanomediumQwen3.5-FlashnonevsGLM 5.3 FlashlowTrinity Large ThinkinglowvsGPT-5 NanomediumSeed 2.1 TurbononevsGPT-5 NanomediumGPT-5.6 TerranonevsGLM 5.3 Flashlow