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Qwen3.6 Flash (medium) vs GLM 5.3 FlashX (high)

平均分几乎持平,为 7.4 vs 7.4。 GLM 5.3 FlashX (high) benchmark 成本更低,为 $0.210 vs $0.783。 GLM 5.3 FlashX (high) 更快,为 14.94s vs 45.45s,通过率为 68.1% vs 69.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#161
总输出令牌
652,280
响应时间(平均)
45.45s
总成本
$0.783
排名
#164
总输出令牌
97,728
响应时间(平均)
14.94s
总成本
$0.210
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (high)

它在这里得分最高(7.4),同时成本比Qwen3.6 Flash (medium)低约 3.7 倍。

详细对比

指标 Qwen3.6 Flash Qwen3.6 Flash medium 发布日期: 2026-04-20 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high 发布日期: 2026-09-21
分数 7.4 7.4
排名 #161 #164
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 68.1% 69.6%
不稳定测试 5 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.594 1.612
总成本 $0.783 $0.210
输入价格 $0.188 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $1.125 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.090 / 1M
缓存写入价格 $0.235 / 1M 不适用
总输入令牌 258,760 235,914
输出令牌 22,221 8,147
推理令牌 630,059 89,581
响应时间(平均) 45.45s 14.94s
响应时间(最大) 578.13s 91.16s
响应时间(总计) 1045.45s 343.65s
参数量 ~35B 总计 (~3B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 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.

#161 Qwen3.6 Flash

medium
无效SVG
成本
$0.008
时间
29.9s
令牌
6,784 tok

#164 GLM 5.3 FlashX

high
成本
$0.030
时间
169.4s
令牌
23,950 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 Flash 5.0 5.1 44.5% 2 42.85s 7,895 495 67,967
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 8.06s 7,317 374 9,267

切换对比组合