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GPT-6.1 Sol (low) vs GLM 5.1

GPT-6.1 Sol (low) 平均分领先,为 9.6 vs 6.5。 GLM 5.1 benchmark 成本更低,为 $0.451 vs $0.460。 GPT-6.1 Sol (low) 更快,为 7.15s vs 11.10s,通过率为 92.8% vs 47.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#16
总输出令牌
13,138
响应时间(平均)
7.15s
总成本
$0.460
排名
#203
总输出令牌
20,076
响应时间(平均)
11.10s
总成本
$0.451
推荐模型 GPT-6.1 Sol (low)

它在这里得分最高(9.6),同时响应速度比GLM 5.1快约 1.6 倍。

详细对比

指标 GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Sol low 发布日期: 2026-09-29 GLM 5.1 GLM 5.1 none 发布日期: 2026-04-07
分数 9.6 6.5
排名 #16 #203
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 92.8% 47.8%
不稳定测试 1 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.187 3.478
总成本 $0.460 $0.451
输入价格 $2.000 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $4.400 / 1M
缓存读取价格 $0.100 / 1M $0.260 / 1M
缓存写入价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 163,900 258,956
输出令牌 4,958 20,076
推理令牌 8,180 0
响应时间(平均) 7.15s 11.10s
响应时间(最大) 46.57s 107.19s
响应时间(总计) 164.47s 255.39s
参数量 ~2T 总计 (~150B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#16 GPT-6.1 Sol

low
成本
$0.028
时间
44.6s
令牌
2,881 tok

#203 GLM 5.1

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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-6.1 Sol 10.0 10.0 100.0% 0 4.48s 7,302 388 1,286
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

快速对比

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