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Qwen3.6 Flash (medium) vs GLM 5.3 (low)

Qwen3.6 Flash (medium) 平均分领先,为 6.8 vs 6.8GLM 5.3 (low) benchmark 成本更低,为 $0.257 vs $0.741GLM 5.3 (low) 更快,为 13.65s vs 44.97s,通过率为 66.7% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-08

已对比模型

排名
#149
总输出令牌
636,949
响应时间(平均)
44.97s
总成本
$0.741
排名
#155
总输出令牌
24,808
响应时间(平均)
13.65s
总成本
$0.257
推荐模型 GLM 5.3 (low)

它的得分接近这里的最高分(6.8 vs 6.8),同时成本比Qwen3.6 Flash (medium)低约 2.9 倍。

详细对比

指标 Qwen3.6 Flash Qwen3.6 Flash medium 发布日期: 2026-04-20 GLM 5.3 GLM 5.3 low 发布日期: 2026-08-20
分数 6.8 6.8
排名 #149 #155
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 8.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 66.7% 65.2%
不稳定测试 5 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 6.797 2.135
总成本 $0.741 $0.257
输入价格 $0.188 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $1.125 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 129,050 104,989
输出令牌 20,026 8,532
推理令牌 616,923 16,276
响应时间(平均) 44.97s 13.65s
响应时间(最大) 578.13s 83.60s
响应时间(总计) 989.32s 300.22s
参数量 ~35B 总计 (~3B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#149 Qwen3.6 Flash

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

#155 GLM 5.3

low
成本
$0.007
时间
28.4s
令牌
1,599 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 6.2 6.9 55.6% 1 21.02s 7,317 368 6,764

快速对比

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