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Step 3.7 Flash (high) vs GLM 5.3 FlashX (high)

平均分几乎持平,为 6.8 vs 6.8GLM 5.3 FlashX (high) benchmark 成本更低,为 $0.135 vs $1.229GLM 5.3 FlashX (high) 更快,为 12.07s vs 70.10s,通过率为 60.6% vs 68.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#161
总输出令牌
1,050,900
响应时间(平均)
70.10s
总成本
$1.229
排名
#163
总输出令牌
83,899
响应时间(平均)
12.07s
总成本
$0.135
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (high)

它在这里得分最高(6.8),同时成本比Step 3.7 Flash (high)低约 9.1 倍。

详细对比

指标 Step 3.7 Flash Step 3.7 Flash high 发布日期: 2026-05-29 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high 发布日期: 2026-09-21
分数 6.8 6.8
排名 #161 #163
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.4 8.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 60.6% 68.2%
不稳定测试 4 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 11.167 1.125
总成本 $1.229 $0.135
输入价格 $0.200 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $1.150 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 98,700 81,365
输出令牌 1,050,900 6,821
推理令牌 0 77,078
响应时间(平均) 70.10s 12.07s
响应时间(最大) 364.99s 91.16s
响应时间(总计) 1542.14s 265.62s
参数量 198B 总计 (11B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#161 Step 3.7 Flash

high
成本
$0.007
时间
63.6s
令牌
6,030 tok

#163 GLM 5.3 FlashX

high
成本
$0.030
时间
169.4s
令牌
23,950 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
Step 3.7 Flash 4.0 6.0 22.2% 1 206.21s 6,057 327,340 0
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 8.06s 7,317 374 9,267

快速对比

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