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Qwen3.8 Flash Next (medium) vs GLM 5.1 (medium)

平均分几乎持平,为 7.6 vs 7.5。 Qwen3.8 Flash Next (medium) benchmark 成本更低,为 ~$0.047 vs $1.546。 Qwen3.8 Flash Next (medium) 更快,为 24.79s vs 66.38s,通过率为 75.4% vs 66.7%。

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
#119
总输出令牌
143,965
响应时间(平均)
24.79s
总成本
~$0.047
排名
#123
总输出令牌
248,708
响应时间(平均)
66.38s
总成本
$1.546
推荐模型 Qwen3.8 Flash Next (medium)

它在这里得分最高(7.6),同时成本比GLM 5.1 (medium)低约 32.9 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next medium 发布日期: 2026-10-04 GLM 5.1 GLM 5.1 medium 发布日期: 2026-04-07
分数 7.6 7.5
排名 #119 #123
可靠性 10.0 9.2
一致性 7.9 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 75.4% 66.7%
不稳定测试 6 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 ~0.314 9.004
总成本 ~$0.047 $1.546
输入价格 不适用 $1.400 / 1M
输出价格 不适用 $4.400 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.260 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 278,792 331,577
输出令牌 1,695 17,919
推理令牌 142,270 230,789
响应时间(平均) 24.79s 66.38s
响应时间(最大) 159.62s 308.75s
响应时间(总计) 570.26s 1460.31s
参数量 180B 总计 (6B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#119 Qwen3.8 Flash Next

medium
成本
~$0.002
时间
40.7s
令牌
4,059 tok

#123 GLM 5.1

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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 45.53s 7,893 346 37,643
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

快速对比

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