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GPT-6.1 Sol (low) vs GLM 5.3 (high)

GPT-6.1 Sol (low) 平均分领先,为 9.6 vs 7.8。 GPT-6.1 Sol (low) benchmark 成本更低,为 $0.460 vs $0.610。 GPT-6.1 Sol (low) 更快,为 7.15s vs 28.38s,通过率为 92.8% vs 75.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

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
#107
总输出令牌
68,482
响应时间(平均)
28.38s
总成本
$0.610
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 5.3 (high)快约 4.0 倍。

详细对比

指标 GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Sol low 发布日期: 2026-09-29 GLM 5.3 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 9.6 7.8
排名 #16 #107
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 7.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 92.8% 75.4%
不稳定测试 1 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.187 4.351
总成本 $0.460 $0.610
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 $0.140 / 1M
缓存写入价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 163,900 219,811
输出令牌 4,958 8,811
推理令牌 8,180 59,671
响应时间(平均) 7.15s 28.38s
响应时间(最大) 46.57s 159.91s
响应时间(总计) 164.47s 652.78s
参数量 ~2T 总计 (~150B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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

#107 GLM 5.3

high
成本
$0.085
时间
362.5s
令牌
19,310 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 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

快速对比

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