#166 Laguna S 2.1
medium- 成本
- $0.001
- 时间
- 4.0s
- 令牌
- 867 tok
Poolside: Laguna S 2.1 vs Z.ai: GLM 5
GLM 5 平均分领先，为 5.7 vs 5.4。 GLM 5 benchmark 成本更低，为 $0.041 vs $0.059。 GLM 5 更快，为 4.03s vs 58.43s，通过率为 25.8% vs 42.4%。
推荐模型GLM 5它在这里得分最高（5.7），同时响应速度比Laguna S 2.1 (medium)快约 14.5 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-07-24
| 指标 | Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 medium 免费可用 | GLM 5 GLM 5 none |
|---|---|---|
| 分数 | 5.4 | 5.7 |
| 排名 | #166 | #148 |
| 可靠性 | 9.8 | 10.0 |
| 一致性 | 8.4 | 9.3 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 25.8% | 42.4% |
| 不稳定测试 | 4 | 1 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 1.451 | 0.263 |
| 总成本 | $0.059 | $0.041 |
| 输入价格 | $0.100 / 1M | $0.950 / 1M |
| 输出价格 | $0.200 / 1M | $2.551 / 1M |
| 总输入令牌 | 86,641 | 37,135 |
| 输出令牌 | 97,298 | 1,989 |
| 推理令牌 | 242,297 | 0 |
| 响应时间（平均） | 58.43s | 4.03s |
| 响应时间（最大） | 560.31s | 11.07s |
| 响应时间（总计） | 1285.48s | 56.37s |
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#148 GLM 5
none- 成本
- $0.007
- 时间
- 32.1s
- 令牌
- 2,023 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Laguna S 2.1 | 3.4 | 5.8 | 25.0% | 2 | 51.82s | 672 | 370 | 45,172 | |
| GLM 5 | 4.8 | 10.0 | 25.0% | 0 | 2.37s | 510 | 275 | 0 |
| 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 | 158.98s | 7,917 | 93,354 | 106,718 | |
| GLM 5 | 4.0 | 7.8 | 11.1% | 1 | 5.12s | 7,256 | 428 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Laguna S 2.1 | 3.2 | 9.1 | 0.0% | 0 | 284.71s | 60,785 | 2,413 | 80,089 | |
| GLM 5 | 1.5 | 5.0 | 0.0% | 0 | 4.98s | 12,812 | 406 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Laguna S 2.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.42s | 7,689 | 243 | 1,699 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.78s | 7,107 | 203 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Laguna S 2.1 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 2.75s | 765 | 24 | 2,863 | |
| GLM 5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.24s | 643 | 19 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Laguna S 2.1 | 4.6 | 9.8 | 0.0% | 0 | 739ms | 513 | 164 | 0 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.27s | 477 | 103 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Laguna S 2.1 | 4.2 | 9.9 | 0.0% | 0 | 400ms | 702 | 57 | 0 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.48s | 636 | 61 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Laguna S 2.1 | 3.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.62s | 699 | 375 | 2,497 | |
| GLM 5 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 1.91s | 609 | 261 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Laguna S 2.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.24s | 6,747 | 270 | 420 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.07s | 6,899 | 220 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Laguna S 2.1 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 7.11s | 152 | 28 | 2,839 | |
| GLM 5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.62s | 186 | 13 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Nemotron 3 Supermedium免费可用vsGLM 5noneKAT-Coder-Air V2.5lowvsLaguna S 2.1medium免费可用GPT-5.6 LunanonevsLaguna S 2.1medium免费可用KAT-Coder-Air V2.5highvsGLM 5noneGemma 4 26B A4Bnone免费可用vsLaguna S 2.1medium免费可用Laguna S 2.1medium免费可用vsQwen3.6 35B A3BnoneKimi K2.5nonevsLaguna S 2.1medium免费可用Laguna S 2.1medium免费可用vsMiMo-V2.5-PrononeLing-2.6-1TnonevsLaguna S 2.1medium免费可用Laguna S 2.1medium免费可用vsQwen3.6 27BnoneLaguna S 2.1medium免费可用vsGLM 5.1noneNorth Mini Codemedium免费可用vsGLM 5none