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

平均分几乎持平,为 8.4 vs 8.3MiMo-V2.6-Pro (medium) benchmark 成本更低,为 $0.477 vs $0.508GLM 5.3 FlashX (max) 更快,为 41.21s vs 147.50s,通过率为 77.3% vs 78.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-22

已对比模型

排名
#61
总输出令牌
502,443
响应时间(平均)
147.50s
总成本
$0.477
排名
#64
总输出令牌
375,734
响应时间(平均)
41.21s
总成本
$0.508
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (max)

它在这里得分最高(8.3),同时响应速度比MiMo-V2.6-Pro (medium)快约 3.6 倍。

详细对比

指标 MiMo-V2.6-Pro MiMo-V2.6-Pro 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 8.4 8.3
排名 #61 #64
可靠性 9.4 10.0
一致性 7.5 8.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 77.3% 78.8%
不稳定测试 7 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.666 3.381
总成本 $0.477 $0.508
输入价格 $0.435 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.870 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 90,486 101,211
输出令牌 6,569 6,301
推理令牌 495,874 369,433
响应时间(平均) 147.50s 41.21s
响应时间(最大) 904.91s 390.70s
响应时间(总计) 3245.08s 906.52s
参数量 1.02T 总计 (42B 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.

#61 MiMo-V2.6-Pro

medium
成本
$0.012
时间
185.6s
令牌
13,493 tok

#64 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-Pro 8.2 7.2 88.9% 1 150.44s 7,422 785 94,571
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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