导航
Advertise here

Qwen3.7 Max vs GLM 5.3 (high)

Qwen3.7 Max 平均分领先,为 7.9 vs 7.8。 Qwen3.7 Max benchmark 成本更低,为 $0.492 vs $0.610。 Qwen3.7 Max 更快,为 7.85s vs 28.38s,通过率为 69.6% 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
#100
总输出令牌
20,670
响应时间(平均)
7.85s
总成本
$0.492
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 Max

它在这里得分最高(7.9),同时响应速度比GLM 5.3 (high)快约 3.6 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22 GLM 5.3 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 7.9 7.8
排名 #100 #105
可靠性 9.9 10.0
一致性 10.0 7.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 69.6% 75.4%
不稳定测试 0 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 3.070 4.351
总成本 $0.492 $0.610
输入价格 $1.475 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $4.425 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 243,553 219,811
输出令牌 20,670 8,811
推理令牌 0 59,671
响应时间(平均) 7.85s 28.38s
响应时间(最大) 80.34s 159.91s
响应时间(总计) 180.65s 652.78s
参数量 ~1T 总计 (~40B 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.

#100 Qwen3.7 Max

none
成本
$0.046
时间
195.0s
令牌
12,171 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 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

快速对比

切换对比组合