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Qwen3.5-27B vs GLM 5.3 Flash (high)

GLM 5.3 Flash (high) 平均分领先,为 7.3 vs 7.2。 GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.084 vs $0.116。 Qwen3.5-27B 更快,为 9.98s vs 29.11s,通过率为 47.8% vs 66.7%。

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
#139
总输出令牌
36,422
响应时间(平均)
9.98s
总成本
$0.116
排名
#132
总输出令牌
99,340
响应时间(平均)
29.11s
总成本
$0.084
推荐模型 Qwen3.5-27B

它的得分接近这里的最高分(7.2 vs 7.3),同时响应速度比GLM 5.3 Flash (high)快约 2.9 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B none 发布日期: 2026-02-24 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high 发布日期: 2026-08-26
分数 7.2 7.3
排名 #139 #132
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.4 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 47.8% 66.7%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.153 0.426
总成本 $0.116 $0.084
输入价格 $0.195 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $1.560 / 1M $0.500 / 1M
总输入令牌 283,977 225,013
输出令牌 36,422 12,197
推理令牌 0 87,143
响应时间(平均) 9.98s 29.11s
响应时间(最大) 124.53s 163.41s
响应时间(总计) 229.52s 669.54s
参数量 27B 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#139 Qwen3.5-27B

none
成本
$0.007
时间
42.9s
令牌
4,273 tok

#132 GLM 5.3 Flash

high
成本
$0.003
时间
186.7s
令牌
10,486 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 5.8 10.0 33.3% 0 1.80s 7,913 415 0
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

快速对比

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