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Qwen: Qwen3 Coder Next vs Z.ai: GLM 4.7 Flash

Qwen3 Coder Next (medium) 平均分领先,为 4.7 vs 4.3Qwen3 Coder Next (medium) benchmark 成本更低,为 $0.032 vs $0.166Qwen3 Coder Next (medium) 更快,为 9.61s vs 142.59s,通过率为 27.3% vs 31.8%

推荐模型Qwen3 Coder Next (medium)它在这里得分最高(4.7),同时成本比GLM 4.7 Flash (medium)低约 5.3 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-25

指标 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium 发布日期: 2026-02-03 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash medium 发布日期: 2026-01-19
分数 4.7 4.3
排名 #202 #210
可靠性 10.0 7.8
一致性 9.0 7.0
测试正确
尝试通过率 27.3% 31.8%
不稳定测试 3 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.793 4.147
总成本 $0.032 $0.166
输入价格 $0.110 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 148,194 79,051
输出令牌 19,069 43,754
推理令牌 0 374,109
响应时间(平均) 9.61s 142.59s
响应时间(最大) 81.80s 1539.97s
响应时间(总计) 153.69s 1996.21s

Hamster playing table tennis

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

#202 Qwen3 Coder Next

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#210 GLM 4.7 Flash

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
186.2s
令牌
12,112 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 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0
GLM 4.7 Flash 3.2 7.4 11.1% 1 55.33s 3,106 4,981 22,387

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