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Qwen3.7 Flash (high) vs GLM 5.3 FlashX (medium)

Qwen3.7 Flash (high) 平均分领先,为 7.2 vs 7.1。 Qwen3.7 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.063 vs $0.114。 GLM 5.3 FlashX (medium) 更快,为 7.37s vs 45.48s,通过率为 71.0% vs 69.6%。

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
#144
总输出令牌
409,818
响应时间(平均)
45.48s
总成本
$0.063
排名
#150
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),同时响应速度比Qwen3.7 Flash (high)快约 6.2 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high 发布日期: 2026-07-28 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX medium 发布日期: 2026-09-21
分数 7.2 7.1
排名 #144 #150
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.6 7.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 69.6%
不稳定测试 7 8
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.478 0.946
总成本 $0.063 $0.114
输入价格 $0.030 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.130 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 293,775 205,100
输出令牌 13,527 8,639
推理令牌 396,291 21,409
响应时间(平均) 45.48s 7.37s
响应时间(最大) 431.47s 74.39s
响应时间(总计) 1045.97s 169.54s
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.

#144 Qwen3.7 Flash

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 tok

#150 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
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350
GLM 5.3 FlashX 6.0 4.6 66.7% 2 6.37s 7,317 384 5,562

快速对比

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