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Qwen3 Coder Next (default) vs GLM 4.7 Flash

Qwen3 Coder Next (default) 平均分领先,为 4.9 vs 4.8。 GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低,为 $0.027 vs $0.067。 GLM 4.7 Flash 更快,为 13.04s vs 19.73s,通过率为 24.6% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#357
总输出令牌
45,168
响应时间(平均)
19.73s
总成本
$0.067
排名
#366
总输出令牌
27,395
响应时间(平均)
13.04s
总成本
$0.027
推荐模型 GLM 4.7 Flash

它的得分接近这里的最高分(4.8 vs 4.9),同时成本比Qwen3 Coder Next (default)低约 2.5 倍。

详细对比

指标 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next default 发布日期: 2026-02-03 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none 发布日期: 2026-01-19
分数 4.9 4.8
排名 #357 #366
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.7 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 24.6% 29.0%
不稳定测试 1 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.300 0.528
总成本 $0.067 $0.027
输入价格 $0.120 / 1M $0.061 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.400 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 250,329 255,363
输出令牌 45,168 27,395
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 19.73s 13.04s
响应时间(最大) 208.38s 97.15s
响应时间(总计) 355.09s 221.61s
参数量 80B 总计 (3B 激活) 30B 总计 (3B 激活)
开放状态 开源 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.

#357 Qwen3 Coder Next

default
无效SVG
成本
$0.058
时间
246.3s
令牌
64,126 tok

#366 GLM 4.7 Flash

none
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 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

切换对比组合