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Inkling Small (high) 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 $0.398。 GLM 5.3 FlashX (high) 更快,为 14.94s vs 29.10s,通过率为 66.7% vs 69.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#166
总输出令牌
298,893
响应时间(平均)
29.10s
总成本
$0.398
排名
#164
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 Small (high)低约 1.9 倍。

详细对比

指标 Inkling Small Inkling Small high 发布日期: 2026-08-01 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 #166 #164
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 66.7% 69.6%
不稳定测试 2 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.868 1.612
总成本 $0.398 $0.210
输入价格 $0.450 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.100 / 1M $0.090 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 85,669 235,914
输出令牌 6,092 8,147
推理令牌 292,801 89,581
响应时间(平均) 29.10s 14.94s
响应时间(最大) 122.60s 91.16s
响应时间(总计) 669.40s 343.65s
参数量 276B 总计 (12B 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.

#166 Thinking Machines: Inkling Small

high
成本
$0.006
时间
34.7s
令牌
4,735 tok

#164 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 Small 10.0 10.0 100.0% 0 93.23s 7,374 463 120,474
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 8.06s 7,317 374 9,267

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