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Qwen3.5-Flash vs GLM 5.3 Flash (low)

Qwen3.5-Flash 平均分领先,为 6.7 vs 6.6。 GLM 5.3 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.038 vs $0.089。 GLM 5.3 Flash (low) 更快,为 11.82s vs 26.52s,通过率为 37.7% vs 58.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-17

已对比模型

排名
#205
总输出令牌
219,122
响应时间(平均)
26.52s
总成本
$0.089
排名
#213
总输出令牌
27,168
响应时间(平均)
11.82s
总成本
$0.038
推荐模型 GLM 5.3 Flash (low)

它的得分接近这里的最高分(6.6 vs 6.7),同时成本比Qwen3.5-Flash低约 2.4 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-Flash Qwen3.5-Flash none 发布日期: 2026-02-24 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low 发布日期: 2026-08-26
分数 6.7 6.6
排名 #205 #213
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 37.7% 58.0%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.113 0.338
总成本 $0.089 $0.038
输入价格 $0.065 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $0.260 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.030 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 463,872 255,173
输出令牌 219,122 9,891
推理令牌 0 17,277
响应时间(平均) 26.52s 11.82s
响应时间(最大) 480.96s 90.45s
响应时间(总计) 609.94s 271.92s
参数量 ~35B 总计 (~3B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 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.

#205 Qwen3.5-Flash

none
成本
$0.003
时间
47.4s
令牌
7,799 tok

#213 GLM 5.3 Flash

low
成本
$0.001
时间
20.7s
令牌
1,482 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-Flash 5.5 10.0 33.3% 0 850ms 7,913 519 0
GLM 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

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