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Qwen3.5-9B vs GLM 4.7 Flash

Qwen3.5-9B 平均分领先,为 4.9 vs 4.8。 GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低,为 $0.027 vs $0.041。 GLM 4.7 Flash 更快,为 13.04s vs 37.19s,通过率为 18.8% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#317
总输出令牌
70,427
响应时间(平均)
37.19s
总成本
$0.041
排名
#321
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Qwen3.5-9B低约 1.5 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none 发布日期: 2026-03-02 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none 发布日期: 2026-01-19
分数 4.9 4.8
排名 #317 #321
可靠性 9.8 10.0
一致性 9.7 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 18.8% 29.0%
不稳定测试 1 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.022 0.528
总成本 $0.041 $0.027
输入价格 $0.100 / 1M $0.061 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $0.400 / 1M
缓存读取价格 不适用 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 307,670 255,363
输出令牌 70,427 27,395
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 37.19s 13.04s
响应时间(最大) 433.02s 97.15s
响应时间(总计) 855.27s 221.61s
参数量 9B 30B 总计 (3B 激活)
开放状态 开源 开源

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.

#317 Qwen3.5-9B

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#321 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
Qwen3.5-9B 3.9 7.8 11.1% 1 5.60s 7,913 1,042 0
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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