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Laguna S 2.1 (high) vs GLM 4.7 Flash

Laguna S 2.1 (high) 平均分领先,为 4.9 vs 4.8。 GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低,为 $0.027 vs $0.147。 GLM 4.7 Flash 更快,为 13.04s vs 113.63s,通过率为 27.5% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#305
总输出令牌
630,543
响应时间(平均)
113.63s
总成本
$0.147
排名
#313
总输出令牌
27,395
响应时间(平均)
13.04s
总成本
$0.027
推荐模型 GLM 4.7 Flash

它的得分接近这里的最高分(4.8 vs 4.9),同时成本比Laguna S 2.1 (high)低约 5.5 倍。

详细对比

指标 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 high 发布日期: 2026-07-21 免费可用 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none 发布日期: 2026-01-19
分数 4.9 4.8
排名 #305 #313
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.8 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 27.5% 29.0%
不稳定测试 6 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 3.664 0.528
总成本 $0.147 $0.027
输入价格 $0.090 / 1M $0.061 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 344,806 255,363
输出令牌 177,330 27,395
推理令牌 453,213 0
响应时间(平均) 113.63s 13.04s
响应时间(最大) 1190.11s 97.15s
响应时间(总计) 2613.48s 221.61s
参数量 118B 总计 (8B 激活) 30B 总计 (3B 激活)
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#305 Laguna S 2.1

high
成本
$0.001
时间
6.8s
令牌
1,389 tok

#313 GLM 4.7 Flash

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
Laguna S 2.1 5.3 7.2 44.4% 1 271.42s 6,496 59,355 151,009
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

快速对比

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