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Qwen3.8 27B (medium) vs GLM 5.3 Flash (high)

GLM 5.3 Flash (high) 平均分领先,为 7.3 vs 7.2。 GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.056 vs ~$0.073。 GLM 5.3 Flash (high) 更快,为 29.11s vs 40.09s,通过率为 66.7% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#143
总输出令牌
170,696
响应时间(平均)
40.09s
总成本
~$0.073
排名
#134
总输出令牌
99,340
响应时间(平均)
29.11s
总成本
$0.056
推荐模型 GLM 5.3 Flash (high)

它在本次比较中得分最高(7.3),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium 发布日期: 2026-08-14 免费可用 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high 发布日期: 2026-08-26
分数 7.2 7.3
排名 #143 #134
可靠性 9.7 10.0
一致性 9.4 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 66.7% 66.7%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 ~0.520 0.426
总成本 ~$0.073 $0.056
输入价格 不适用 $0.150 / 1M
输出价格 不适用 $0.500 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.030 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 277,164 225,013
输出令牌 1,913 12,197
推理令牌 168,783 87,143
响应时间(平均) 40.09s 29.11s
响应时间(最大) 214.63s 163.41s
响应时间(总计) 881.89s 669.54s
参数量 27.3B 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 权重可用 开源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#143 Qwen3.8 27B

medium
成本
~$0.002
时间
43.4s
令牌
2,956 tok

#134 GLM 5.3 Flash

high
成本
$0.003
时间
186.7s
令牌
10,486 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 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

快速对比

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