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Step 5 Preview (high) vs GLM 5.3 FlashX (medium)

GLM 5.3 FlashX (medium) 平均分领先,为 7.1 vs 7.0。 GLM 5.3 FlashX (medium) benchmark 成本更低,为 $0.114 vs $4.513。 GLM 5.3 FlashX (medium) 更快,为 7.37s vs 154.41s,通过率为 52.2% vs 69.6%。

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
#185
总输出令牌
1,581,325
响应时间(平均)
154.41s
总成本
$4.513
排名
#177
总输出令牌
30,048
响应时间(平均)
7.37s
总成本
$0.114
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (medium)

它在这里得分最高(7.1),同时成本比Step 5 Preview (high)低约 39.8 倍。

详细对比

指标 Step 5 Preview Step 5 Preview high 发布日期: 2026-10-09 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX medium 发布日期: 2026-09-21
分数 7.0 7.1
排名 #185 #177
可靠性 9.5 10.0
一致性 8.5 7.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 52.2% 69.6%
不稳定测试 4 8
总运行次数 69 69
每个结果成本 45.130 0.946
总成本 $4.513 $0.114
输入价格 $1.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $2.700 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.050 / 1M $0.090 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 243,381 205,100
输出令牌 1,581,325 8,639
推理令牌 0 21,409
响应时间(平均) 154.41s 7.37s
响应时间(最大) 455.72s 74.39s
响应时间(总计) 3551.40s 169.54s
参数量 600B 总计 (27B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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.

#185 Step 5 Preview

high
成本
$0.057
时间
150.1s
令牌
20,970 tok

#177 GLM 5.3 FlashX

medium
成本
$0.002
时间
8.1s
令牌
1,480 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 5 Preview 2.9 10.0 0.0% 0 421.68s 7,383 576,000 0
GLM 5.3 FlashX 6.0 4.6 66.7% 2 6.37s 7,317 384 5,562

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