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Qwen3.6 Max Preview vs GLM 5.3 FlashX (medium)

平均分几乎持平，为 6.4 vs 6.4。 GLM 5.3 FlashX (medium) benchmark 成本更低，为 $0.056 vs $0.228。 GLM 5.3 FlashX (medium) 更快，为 4.32s vs 7.82s，通过率为 56.1% vs 68.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-21

已对比模型

排名
#191
总输出令牌
19,257
响应时间（平均）
7.82s
总成本
$0.228
排名
#194
总输出令牌
19,433
响应时间（平均）
4.32s
总成本
$0.056
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (medium)

它在这里得分最高（6.4），同时成本比Qwen3.6 Max Preview低约 4.1 倍。

详细对比

指标 Qwen3.6 Max Preview Qwen3.6 Max Preview none 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 6.4 6.4
排名 #191 #194
可靠性 9.9 10.0
一致性 9.3 7.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 56.1% 68.2%
不稳定测试 2 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.248 0.505
总成本 $0.228 $0.056
输入价格 $1.028 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $6.162 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 106,348 84,329
输出令牌 19,257 7,717
推理令牌 0 11,716
响应时间（平均） 7.82s 4.32s
响应时间（最大） 102.62s 22.89s
响应时间（总计） 172.04s 95.15s
参数量 ~1T 总计 (~40B 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.

#191 Qwen3.6 Max Preview

none
成本
$0.025
时间
83.9s
令牌
4,066 tok

#194 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 Max Preview 3.8 7.3 22.2% 1 3.12s 7,913 456 0
GLM 5.3 FlashX 6.0 4.6 66.7% 2 6.37s 7,317 384 5,562

快速对比

切换对比组合

LongCat 2.0nonevsGLM 5.3 FlashXmediumDots 3 Note Previewlow免费可用vsQwen3.6 Max PreviewnoneDots 3 Note Previewhigh免费可用vsQwen3.6 Max PreviewnoneDots 3 Note Previewhigh免费可用vsGLM 5.3 FlashXmediumDots 3 Note Previewlow免费可用vsGLM 5.3 FlashXmediumGemini 3.1 Flash Lite PreviewnonevsGLM 5.3 FlashXmediumLing-3.0-flashhighvsGLM 5.3 FlashXmediumQwen3.6 Max PreviewnonevsMiMo-V2.5mediumLing-3.0-flashhighvsQwen3.6 Max PreviewnoneLaguna XS 2.1medium免费可用vsQwen3.6 Max PreviewnoneRing-2.6-1TmediumvsQwen3.6 Max PreviewnoneMercury 2.5 PreviewhighvsQwen3.6 Max Previewnone