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Inkling (medium) vs GLM 5.3 FlashX (high)

平均分几乎持平,为 7.4 vs 7.4。 GLM 5.3 FlashX (high) benchmark 成本更低,为 $0.210 vs $0.540。 GLM 5.3 FlashX (high) 更快,为 14.94s vs 16.98s,通过率为 75.4% vs 69.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#130
总输出令牌
69,605
响应时间(平均)
16.98s
总成本
$0.540
排名
#126
总输出令牌
97,728
响应时间(平均)
14.94s
总成本
$0.210
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (high)

它在这里得分最高(7.4),同时成本比Inkling (medium)低约 2.6 倍。

详细对比

指标 Inkling Inkling medium 发布日期: 2026-07-18 免费可用 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high 发布日期: 2026-09-21
分数 7.4 7.4
排名 #130 #126
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 75.4% 69.6%
不稳定测试 5 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 3.594 1.612
总成本 $0.540 $0.210
输入价格 $1.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $4.050 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 257,138 235,914
输出令牌 13,830 8,147
推理令牌 55,775 89,581
响应时间(平均) 16.98s 14.94s
响应时间(最大) 85.12s 91.16s
响应时间(总计) 390.45s 343.65s
参数量 975B 总计 (41B 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.

#130 Thinking Machines: Inkling

medium
成本
$0.004
时间
11.2s
令牌
852 tok

#126 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
Inkling 8.4 7.8 77.8% 1 25.20s 7,374 525 14,457
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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