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Qwen3.7 Flash (low) vs GLM 5.3 (high)

GLM 5.3 (high) 平均分领先,为 7.8 vs 7.7。 Qwen3.7 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.053 vs $0.610。 GLM 5.3 (high) 更快,为 28.38s vs 41.03s,通过率为 68.1% vs 75.4%。

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
#114
总输出令牌
331,107
响应时间(平均)
41.03s
总成本
$0.053
排名
#105
总输出令牌
68,482
响应时间(平均)
28.38s
总成本
$0.610
推荐模型 Qwen3.7 Flash (low)

它的得分接近这里的最高分(7.7 vs 7.8),同时成本比GLM 5.3 (high)低约 11.6 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash low 发布日期: 2026-07-28 GLM 5.3 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 7.7 7.8
排名 #114 #105
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 7.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 68.1% 75.4%
不稳定测试 6 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.439 4.351
总成本 $0.053 $0.610
输入价格 $0.030 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $0.130 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 318,058 219,811
输出令牌 16,035 8,811
推理令牌 315,072 59,671
响应时间(平均) 41.03s 28.38s
响应时间(最大) 394.54s 159.91s
响应时间(总计) 943.75s 652.78s
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.

#114 Qwen3.7 Flash

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

#105 GLM 5.3

high
成本
$0.085
时间
362.5s
令牌
19,310 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 6.7 7.8 55.6% 1 42.36s 7,893 428 56,419
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

快速对比

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