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Qwen3.7 Max vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 Qwen3.7 Max benchmark 成本更低,为 $0.492 vs $0.623。 Qwen3.7 Max 更快,为 7.85s vs 43.97s,通过率为 69.6% vs 78.3%。

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
#100
总输出令牌
20,670
响应时间(平均)
7.85s
总成本
$0.492
排名
#97
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
推荐模型 Qwen3.7 Max

它在这里得分最高(7.9),同时响应速度比GLM 5.3 FlashX (max)快约 5.6 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 7.9 7.9
排名 #100 #97
可靠性 9.9 10.0
一致性 10.0 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 69.6% 78.3%
不稳定测试 0 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 3.070 4.153
总成本 $0.492 $0.623
输入价格 $1.475 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $4.425 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 243,553 322,894
输出令牌 20,670 8,010
推理令牌 0 394,755
响应时间(平均) 7.85s 43.97s
响应时间(最大) 80.34s 390.70s
响应时间(总计) 180.65s 1011.29s
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.

#100 Qwen3.7 Max

none
成本
$0.046
时间
195.0s
令牌
12,171 tok

#97 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

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