导航
Advertise here

Qwen3.8 2.4T A95B (high) vs GLM 5.3 FlashX (max)

GLM 5.3 FlashX (max) 平均分领先,为 7.9 vs 7.9。 GLM 5.3 FlashX (max) benchmark 成本更低,为 $0.623 vs $2.805。 GLM 5.3 FlashX (max) 更快,为 43.97s vs 120.88s,通过率为 75.4% 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
#102
总输出令牌
468,439
响应时间(平均)
120.88s
总成本
$2.805
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 GLM 5.3 FlashX (max)

它在这里得分最高(7.9),同时成本比Qwen3.8 2.4T A95B (high)低约 4.5 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B high 发布日期: 2026-08-12 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 7.9 7.9
排名 #102 #97
可靠性 9.6 10.0
一致性 8.4 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 75.4% 78.3%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 18.696 4.153
总成本 $2.805 $0.623
输入价格 $2.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $6.000 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 295,642 322,894
输出令牌 115,041 8,010
推理令牌 353,398 394,755
响应时间(平均) 120.88s 43.97s
响应时间(最大) 532.28s 390.70s
响应时间(总计) 2780.16s 1011.29s
参数量 2.4T 总计 (95B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 权重可用 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 Qwen3.8 2.4T A95B

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 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
Qwen3.8 2.4T A95B 5.9 6.3 55.6% 1 160.52s 6,399 3,310 48,078
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

切换对比组合