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Qwen3.5-27B (medium) vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 GLM 5.3 FlashX (max) benchmark 成本更低,为 $0.623 vs $1.135。 GLM 5.3 FlashX (max) 更快,为 43.97s vs 114.73s,通过率为 76.8% vs 78.3%。

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
#96
总输出令牌
635,288
响应时间(平均)
114.73s
总成本
$1.135
排名
#97
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (max)

它在这里得分最高(7.9),同时成本比Qwen3.5-27B (medium)低约 1.8 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium 发布日期: 2026-02-24 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 7.9 7.9
排名 #96 #97
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.9 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 76.8% 78.3%
不稳定测试 6 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 8.104 4.153
总成本 $1.135 $0.623
输入价格 $0.195 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $1.560 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 288,919 322,894
输出令牌 17,484 8,010
推理令牌 617,804 394,755
响应时间(平均) 114.73s 43.97s
响应时间(最大) 1026.43s 390.70s
响应时间(总计) 2638.74s 1011.29s
参数量 27B 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#96 Qwen3.5-27B

medium
成本
$0.008
时间
62.0s
令牌
3,099 tok

#97 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

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