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MiMo-V2.6-Flash (medium) vs GLM 5.3 FlashX (max)

GLM 5.3 FlashX (max) 平均分领先,为 7.9 vs 7.9。 MiMo-V2.6-Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.218 vs $0.623。 GLM 5.3 FlashX (max) 更快,为 43.97s vs 61.90s,通过率为 66.7% vs 78.3%。

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
#103
总输出令牌
631,843
响应时间(平均)
61.90s
总成本
$0.218
排名
#97
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
推荐模型 MiMo-V2.6-Flash (medium)

它的得分接近这里的最高分(7.9 vs 7.9),同时成本比GLM 5.3 FlashX (max)低约 2.9 倍。

详细对比

指标 MiMo-V2.6-Flash MiMo-V2.6-Flash medium 发布日期: 2026-09-22 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 7.9 7.9
排名 #103 #97
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.9 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 66.7% 78.3%
不稳定测试 6 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.815 4.153
总成本 $0.218 $0.623
输入价格 $0.140 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.280 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 291,988 322,894
输出令牌 8,848 8,010
推理令牌 622,995 394,755
响应时间(平均) 61.90s 43.97s
响应时间(最大) 357.28s 390.70s
响应时间(总计) 1423.67s 1011.29s
参数量 309B 总计 (15B 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.

#103 MiMo-V2.6-Flash

medium
成本
$0.004
时间
61.0s
令牌
10,798 tok

#97 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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
MiMo-V2.6-Flash 7.2 5.1 77.8% 2 18.23s 7,422 533 31,521
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

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