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Qwen3.7 Flash (high) vs GLM 5 (medium)

平均分几乎持平,为 7.2 vs 7.2。 Qwen3.7 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.063 vs $0.479。 GLM 5 (medium) 更快,为 39.05s vs 45.48s,通过率为 71.0% vs 76.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-24

已对比模型

排名
#176
总输出令牌
409,818
响应时间(平均)
45.48s
总成本
$0.063
排名
#178
总输出令牌
120,942
响应时间(平均)
39.05s
总成本
$0.479
推荐模型 Qwen3.7 Flash (high)

它在这里得分最高(7.2),同时成本比GLM 5 (medium)低约 7.7 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high 发布日期: 2026-07-28 GLM 5 GLM 5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 7.2 7.2
排名 #176 #178
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.6 7.9
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 76.8%
不稳定测试 7 5
总运行次数 69 66
每个结果成本 0.478 2.552
总成本 $0.063 $0.479
输入价格 $0.030 / 1M $0.600 / 1M
输出价格 $0.130 / 1M $1.920 / 1M
缓存读取价格 $0.006 / 1M $0.120 / 1M
缓存写入价格 $0.039 / 1M 不适用
总输入令牌 293,775 212,440
输出令牌 13,527 22,922
推理令牌 396,291 115,335
响应时间(平均) 45.48s 39.05s
响应时间(最大) 431.47s 110.70s
响应时间(总计) 1045.97s 546.68s
参数量 ~35B 总计 (~3B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

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.

#176 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

#178 GLM 5

medium
成本
$0.005
时间
20.7s
令牌
2,068 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 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

切换对比组合