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Qwen3.8 27B (high) vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均分几乎持平,为 8.4 vs 8.3Qwen3.8 27B (high) benchmark 成本更低,为 ~$0.287 vs $0.508GLM 5.3 FlashX (max) 更快,为 41.21s vs 167.89s,通过率为 77.3% vs 78.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#60
总输出令牌
656,635
响应时间(平均)
167.89s
总成本
~$0.287
排名
#63
总输出令牌
375,734
响应时间(平均)
41.21s
总成本
$0.508
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (max)

它在这里得分最高(8.3),同时响应速度比Qwen3.8 27B (high)快约 4.1 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high 发布日期: 2026-08-14 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 8.4 8.3
排名 #60 #63
可靠性 9.6 10.0
一致性 9.2 8.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 77.3% 78.8%
不稳定测试 2 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 ~1.792 3.381
总成本 ~$0.287 $0.508
输入价格 不适用 $0.370 / 1M
输出价格 不适用 $1.250 / 1M
总输入令牌 100,179 101,211
输出令牌 904 6,301
推理令牌 655,731 369,433
响应时间(平均) 167.89s 41.21s
响应时间(最大) 640.85s 390.70s
响应时间(总计) 3693.54s 906.52s
参数量 27.3B 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.

#60 Qwen3.8 27B

high
成本
~$0.008
时间
270.1s
令牌
18,963 tok

#63 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 27B 8.1 7.0 88.9% 1 248.62s 8,235 346 143,335
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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