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Particle-1 vs GLM 5.3 FlashX (low)

平均分几乎持平,为 6.0 vs 6.0。 Particle-1 benchmark 成本更低,为 $0.059 vs $0.157。 Particle-1 更快,为 8.61s vs 9.69s,通过率为 34.8% vs 63.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#312
总输出令牌
87,599
响应时间(平均)
8.61s
总成本
$0.059
排名
#313
总输出令牌
43,203
响应时间(平均)
9.69s
总成本
$0.157
推荐模型 Particle-1

它在这里得分最高(6.0),同时成本比GLM 5.3 FlashX (low)低约 2.7 倍。

详细对比

指标 Particle-1 Particle-1 none 发布日期: 2026-10-28 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX low 发布日期: 2026-09-21
分数 6.0 6.0
排名 #312 #313
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.4 6.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 34.8% 63.8%
不稳定测试 2 9
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.829 1.423
总成本 $0.059 $0.157
输入价格 $0.050 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.003 / 1M $0.090 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 284,369 277,028
输出令牌 87,599 11,965
推理令牌 0 31,238
响应时间(平均) 8.61s 9.69s
响应时间(最大) 107.90s 77.99s
响应时间(总计) 198.13s 222.83s
参数量 ~748B 总计 (~16B 激活) 320B 总计 (18B 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.

#312 Particle-1

none
成本
$0.001
时间
8.0s
令牌
1,715 tok

#313 GLM 5.3 FlashX

low
成本
$0.002
时间
8.4s
令牌
1,526 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
Particle-1 5.3 7.9 11.1% 1 36.78s 7,761 73,822 0
GLM 5.3 FlashX 5.5 7.4 44.4% 1 5.45s 7,317 382 4,760

切换对比组合