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Qwen3.6 Flash vs GLM 5.3 FlashX (low)

GLM 5.3 FlashX (low) 平均分领先,为 6.0 vs 5.9。 Qwen3.6 Flash benchmark 成本更低,为 $0.143 vs $0.157。 Qwen3.6 Flash 更快,为 7.63s vs 9.69s,通过率为 33.3% vs 63.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#245
总输出令牌
57,714
响应时间(平均)
7.63s
总成本
$0.143
排名
#238
总输出令牌
43,203
响应时间(平均)
9.69s
总成本
$0.157
推荐模型 Qwen3.6 Flash

它提供了最佳整体取舍:得分有竞争力(5.9),成本低于GLM 5.3 FlashX (low),响应时间也较均衡。

详细对比

指标 Qwen3.6 Flash Qwen3.6 Flash none 发布日期: 2026-04-20 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX low 发布日期: 2026-09-21
分数 5.9 6.0
排名 #245 #238
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 6.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 33.3% 63.8%
不稳定测试 1 9
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.032 1.423
总成本 $0.143 $0.157
输入价格 $0.188 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $1.125 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 388,929 277,028
输出令牌 57,714 11,965
推理令牌 0 31,238
响应时间(平均) 7.63s 9.69s
响应时间(最大) 93.47s 77.99s
响应时间(总计) 175.42s 222.83s
参数量 ~35B 总计 (~3B 激活) 320B 总计 (18B 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.

#245 Qwen3.6 Flash

none
成本
$0.005
时间
20.1s
令牌
4,211 tok

#238 GLM 5.3 FlashX

low
成本
$0.002
时间
8.4s
令牌
1,526 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 5.4 10.0 33.3% 0 1.79s 6,488 889 0
GLM 5.3 FlashX 5.5 7.4 44.4% 1 5.45s 7,317 382 4,760

快速对比

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