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AI BENCHY
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Step 3.7 Flash (high) vs GLM 5.3 (low)

Step 3.7 Flash (high) 平均分领先,为 6.8 vs 6.8GLM 5.3 (low) benchmark 成本更低,为 $0.257 vs $1.229GLM 5.3 (low) 更快,为 13.65s vs 70.10s,通过率为 60.6% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#129
总输出令牌
1,050,900
响应时间(平均)
70.10s
总成本
$1.229
排名
#134
总输出令牌
24,808
响应时间(平均)
13.65s
总成本
$0.257
推荐模型 GLM 5.3 (low)

它的得分接近这里的最高分(6.8 vs 6.8),同时成本比Step 3.7 Flash (high)低约 4.8 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 GLM 5.3 low 发布日期: 2026-08-20
分数 6.8 6.8
排名 #129 #134
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.4 8.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 60.6% 65.2%
不稳定测试 4 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 11.167 2.135
总成本 $1.229 $0.257
输入价格 $0.200 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $1.150 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 98,700 104,989
输出令牌 1,050,900 8,532
推理令牌 0 16,276
响应时间(平均) 70.10s 13.65s
响应时间(最大) 364.99s 83.60s
响应时间(总计) 1542.14s 300.22s
参数量 198B 总计 (11B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#129 Step 3.7 Flash

high
成本
$0.007
时间
63.6s
令牌
6,030 tok

#134 GLM 5.3

low
成本
$0.007
时间
28.4s
令牌
1,599 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 6.2 6.9 55.6% 1 21.02s 7,317 368 6,764

快速对比

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