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

GLM 5.3 FlashX (low) 平均分领先,为 6.3 vs 6.2GLM 5.3 FlashX (low) benchmark 成本更低,为 $0.090 vs $0.122GLM 5.3 FlashX (low) 更快,为 6.58s vs 7.09s,通过率为 45.5% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#202
总输出令牌
80,341
响应时间(平均)
7.09s
总成本
$0.122
排名
#201
总输出令牌
37,036
响应时间(平均)
6.58s
总成本
$0.090
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (low)

它在本次比较中得分最高(6.3),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 MiMo-V2.6-Pro MiMo-V2.6-Pro none 发布日期: 2026-09-22 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX low 发布日期: 2026-09-21
分数 6.2 6.3
排名 #202 #201
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.2 7.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 45.5% 65.2%
不稳定测试 2 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.353 0.816
总成本 $0.122 $0.090
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 119,156 117,325
输出令牌 80,341 10,494
推理令牌 0 26,542
响应时间(平均) 7.09s 6.58s
响应时间(最大) 106.86s 73.01s
响应时间(总计) 155.92s 144.85s
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.

#202 MiMo-V2.6-Pro

none
成本
$0.002
时间
14.8s
令牌
2,260 tok

#201 GLM 5.3 FlashX

low
成本
$0.002
时间
8.4s
令牌
1,526 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 5.6 9.9 33.3% 0 3.69s 7,440 4,344 0
GLM 5.3 FlashX 5.5 7.4 44.4% 1 5.45s 7,317 382 4,760

快速对比

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