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Grok 4.6 (low) vs GLM 5.3 Flash (high)

Grok 4.6 (low) 平均分领先,为 7.4 vs 7.3GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.029 vs $0.449Grok 4.6 (low) 更快,为 14.55s vs 25.36s,通过率为 69.7% vs 66.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-26

排名
#97
总输出令牌
38,048
响应时间(平均)
14.55s
总成本
$0.449
排名
#102
总输出令牌
78,318
响应时间(平均)
25.36s
总成本
$0.029
推荐模型 GLM 5.3 Flash (high)

它的得分接近这里的最高分(7.3 vs 7.4),同时成本比Grok 4.6 (low)低约 16.0 倍。

详细对比

指标 Grok 4.6 Grok 4.6 low 发布日期: 2026-08-12 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high 发布日期: 2026-08-26
分数 7.4 7.3
排名 #97 #102
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 66.7%
不稳定测试 1 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.989 0.216
总成本 $0.449 $0.029
输入价格 $2.000 / 1M $0.075 / 1M
输出价格 $6.000 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 109,960 113,003
输出令牌 5,124 11,558
推理令牌 32,924 66,760
响应时间(平均) 14.55s 25.36s
响应时间(最大) 26.46s 163.41s
响应时间(总计) 320.17s 558.01s
参数量 ~1.7T 总计 (~170B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#97 SpaceXAI: Grok 4.6

low
成本
$0.011
时间
26.0s
令牌
1,941 tok

#102 GLM 5.3 Flash

high
成本
$0.003
时间
186.7s
令牌
10,486 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
Grok 4.6 5.5 7.1 44.4% 1 21.69s 9,579 349 7,740
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

快速对比

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