导航
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

Qwen3.8 Flash Next (low) vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均分几乎持平,为 8.0 vs 7.9。 Qwen3.8 Flash Next (low) benchmark 成本更低,为 ~$0.045 vs $0.623。 Qwen3.8 Flash Next (low) 更快,为 23.66s vs 43.97s,通过率为 79.7% vs 78.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#96
总输出令牌
135,295
响应时间(平均)
23.66s
总成本
~$0.045
排名
#99
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
推荐模型 Qwen3.8 Flash Next (low)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比GLM 5.3 FlashX (max)低约 13.9 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next low 发布日期: 2026-10-04 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 8.0 7.9
排名 #96 #99
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.0 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 79.7% 78.3%
不稳定测试 6 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 ~0.299 4.153
总成本 ~$0.045 $0.623
输入价格 不适用 $0.370 / 1M
输出价格 不适用 $1.250 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.090 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 342,163 322,894
输出令牌 1,518 8,010
推理令牌 133,777 394,755
响应时间(平均) 23.66s 43.97s
响应时间(最大) 166.72s 390.70s
响应时间(总计) 544.16s 1011.29s
参数量 180B 总计 (6B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

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.

#96 Qwen3.8 Flash Next

low
成本
~$0.002
时间
47.2s
令牌
5,270 tok

#99 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 Flash Next 10.0 10.0 100.0% 0 29.46s 8,127 397 24,147
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