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Qwen3.6 27B (medium) vs GLM 5.3 FlashX (medium)

Qwen3.6 27B (medium) 平均分领先,为 7.2 vs 7.1。 GLM 5.3 FlashX (medium) benchmark 成本更低,为 $0.114 vs $1.021。 GLM 5.3 FlashX (medium) 更快,为 7.37s vs 107.79s,通过率为 62.3% vs 69.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#177
总输出令牌
287,899
响应时间(平均)
107.79s
总成本
$1.021
排名
#180
总输出令牌
30,048
响应时间(平均)
7.37s
总成本
$0.114
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (medium)

它的得分接近这里的最高分(7.1 vs 7.2),同时成本比Qwen3.6 27B (medium)低约 9.0 倍。

详细对比

指标 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B medium 发布日期: 2026-04-20 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX medium 发布日期: 2026-09-21
分数 7.2 7.1
排名 #177 #180
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.7 7.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 62.3% 69.6%
不稳定测试 7 8
总运行次数 69 69
每个结果成本 7.677 0.946
总成本 $1.021 $0.114
输入价格 $0.320 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $3.250 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.030 / 1M $0.090 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 264,147 205,100
输出令牌 34,419 8,639
推理令牌 253,480 21,409
响应时间(平均) 107.79s 7.37s
响应时间(最大) 1085.11s 74.39s
响应时间(总计) 2479.26s 169.54s
参数量 27B 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 开源 闭源

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.

#177 Qwen3.6 27B

medium
成本
$0.009
时间
39.6s
令牌
3,090 tok

#180 GLM 5.3 FlashX

medium
成本
$0.002
时间
8.1s
令牌
1,480 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
Qwen3.6 27B 7.7 10.0 66.7% 0 142.99s 5,051 7,968 43,367
GLM 5.3 FlashX 6.0 4.6 66.7% 2 6.37s 7,317 384 5,562

切换对比组合