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Beam 1.0 501B A23B (xhigh) vs GLM 5.1

平均分几乎持平,为 6.5 vs 6.5。 GLM 5.1 benchmark 成本更低,为 $0.451 vs $0.688。 Beam 1.0 501B A23B (xhigh) 更快,为 9.18s vs 11.10s,通过率为 63.8% vs 47.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-17

已对比模型

排名
#226
总输出令牌
158,497
响应时间(平均)
9.18s
总成本
$0.688
排名
#228
总输出令牌
20,076
响应时间(平均)
11.10s
总成本
$0.451
推荐模型 GLM 5.1

它在这里得分最高(6.5),同时成本比Beam 1.0 501B A23B (xhigh)低约 1.5 倍。

详细对比

指标 Beam 1.0 501B A23B Beam 1.0 501B A23B xhigh 发布日期: 2026-10-17 GLM 5.1 GLM 5.1 none 发布日期: 2026-04-07
分数 6.5 6.5
排名 #226 #228
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 63.8% 47.8%
不稳定测试 5 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.730 3.478
总成本 $0.688 $0.451
输入价格 $1.000 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $4.400 / 1M
缓存读取价格 $0.100 / 1M $0.260 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 212,065 258,956
输出令牌 4,428 20,076
推理令牌 154,069 0
响应时间(平均) 9.18s 11.10s
响应时间(最大) 44.64s 107.19s
响应时间(总计) 211.12s 255.39s
参数量 501B 总计 (23B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#226 Beam 1.0 501B A23B

xhigh
成本
$0.009
时间
16.5s
令牌
6,827 tok

#228 GLM 5.1

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
Beam 1.0 501B A23B 10.0 10.0 100.0% 0 20.68s 7,801 585 46,192
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

切换对比组合