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Grok 4.7 (xhigh) vs GLM 5.3 FlashX Legal (low)

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.7。 GLM 5.3 FlashX Legal (low) benchmark 成本更低,为 $0.135 vs $3.398。 GLM 5.3 FlashX Legal (low) 更快,为 8.30s vs 123.96s,通过率为 73.9% vs 55.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#235
总输出令牌
572,315
响应时间(平均)
123.96s
总成本
$3.398
排名
#237
总输出令牌
37,995
响应时间(平均)
8.30s
总成本
$0.135
推荐模型 GLM 5.3 FlashX Legal (low)

它在这里得分最高(6.7),同时成本比Grok 4.7 (xhigh)低约 25.2 倍。

详细对比

指标 Grok 4.7 Grok 4.7 xhigh 发布日期: 2026-09-21 GLM 5.3 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal low 发布日期: 2026-11-02
分数 6.7 6.7
排名 #235 #237
可靠性 9.7 9.7
一致性 7.8 7.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 55.1%
不稳定测试 6 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 24.272 1.349
总成本 $3.398 $0.135
输入价格 $2.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $6.000 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.500 / 1M $0.075 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 310,049 236,104
输出令牌 6,094 11,222
推理令牌 566,221 26,773
响应时间(平均) 123.96s 8.30s
响应时间(最大) 775.64s 64.18s
响应时间(总计) 2851.07s 190.99s
参数量 ~1.7T 总计 (~170B 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.

#235 SpaceXAI: Grok 4.7

xhigh
成本
$0.235
时间
544.2s
令牌
39,247 tok

#237 GLM 5.3 FlashX Legal

low
成本
$0.003
时间
12.4s
令牌
2,362 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 4.7 5.3 4.5 55.6% 2 414.53s 10,168 327 256,935
GLM 5.3 FlashX Legal 5.4 7.2 44.4% 1 5.90s 7,317 465 3,760

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