- 排名
- #102
- 总输出令牌
- 58,097
- 响应时间(平均)
- 12.11s
- 总成本
- $0.106
Qwen3.7 Plus vs GLM 5.3 (high)
平均分几乎持平,为 7.3 vs 7.3。 Qwen3.7 Plus benchmark 成本更低,为 $0.106 vs $0.403。 Qwen3.7 Plus 更快,为 12.11s vs 27.82s,通过率为 54.6% vs 74.2%。
- 排名
- #99
- 总输出令牌
- 63,667
- 响应时间(平均)
- 27.82s
- 总成本
- $0.403
推荐模型
Qwen3.7 Plus
它在这里得分最高(7.3),同时成本比GLM 5.3 (high)低约 3.8 倍。
详细对比
| 指标 | Qwen3.7 Plus Qwen3.7 Plus none | GLM 5.3 GLM 5.3 high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.3 | 7.3 |
| 排名 | #102 | #99 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 10.0 | 7.5 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 54.6% | 74.2% |
| 不稳定测试 | 0 | 7 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.930 | 3.099 |
| 总成本 | $0.106 | $0.403 |
| 输入价格 | $0.320 / 1M | $1.400 / 1M |
| 输出价格 | $1.280 / 1M | $4.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 98,833 | 87,601 |
| 输出令牌 | 58,097 | 6,006 |
| 推理令牌 | 0 | 57,661 |
| 响应时间(平均) | 12.11s | 27.82s |
| 响应时间(最大) | 206.03s | 159.91s |
| 响应时间(总计) | 266.40s | 612.06s |
| 参数量 | ~397B 总计 (~17B 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.
#102 Qwen3.7 Plus
none- 成本
- $0.019
- 时间
- 213.5s
- 令牌
- 11,960 tok
#99 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
| 反AI技巧 | 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 Plus | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.38s | 696 | 349 | 0 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.72s | 639 | 237 | 481 |
| 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 Plus | 5.5 | 10.0 | 33.3% | 0 | 2.15s | 7,911 | 639 | 0 | |
| GLM 5.3 | 6.6 | 5.0 | 66.7% | 2 | 18.89s | 7,317 | 473 | 8,190 |
| 综合 | 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 117.70s | 71,266 | 56,024 | 0 | |
| GLM 5.3 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 63.96s | 62,821 | 3,936 | 12,203 |
| 数据解析与提取 | 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.43s | 7,794 | 243 | 0 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.55s | 7,149 | 210 | 189 |
| 领域专项 | 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 Plus | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 1.04s | 798 | 18 | 0 | |
| GLM 5.3 | 2.9 | 4.4 | 22.2% | 2 | 112.33s | 759 | 238 | 33,423 |
| 通用智能 | 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 Plus | 5.3 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.33s | 522 | 78 | 0 | |
| GLM 5.3 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 8.00s | 498 | 192 | 407 |
| 指令遵循 | 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 Plus | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 929ms | 711 | 72 | 0 | |
| GLM 5.3 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.62s | 678 | 72 | 182 |
| 谜题求解 | 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 Plus | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 1.71s | 714 | 443 | 0 | |
| GLM 5.3 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 4.74s | 672 | 332 | 452 |
| 工具调用 | 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.54s | 8,211 | 222 | 0 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.05s | 6,861 | 231 | 91 |
| 常识问答 | 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 Plus | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.21s | 210 | 9 | 0 | |
| GLM 5.3 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 21.98s | 207 | 85 | 2,043 |
快速对比
切换对比组合
Claude Sonnet 4.6nonevsGLM 5.3highKAT-Coder-Pro V2.5lowvsGLM 5.3highGemini 3.1 Flash LitemediumvsQwen3.7 PlusnoneDeepSeek V4 Flash 0731mediumvsQwen3.7 PlusnoneGemini 3 Flash PreviewlowvsGLM 5.3highGrok 4.6lowvsGLM 5.3highGemini 3.1 Flash LitemediumvsGLM 5.3highKAT-Coder-Pro V2.5lowvsQwen3.7 PlusnoneKimi K2.6mediumvsQwen3.7 PlusnoneDeepSeek V4 Flash 0731mediumvsGLM 5.3highKAT-Coder-Pro V2.5highvsQwen3.7 PlusnoneLongCat 2.0mediumvsGLM 5.3high