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

平均分几乎持平,为 6.0 vs 6.0。 GLM 5.3 FlashX (low) benchmark 成本更低,为 $0.157 vs $0.193。 MiMo-V2.6-Pro 更快,为 9.66s vs 9.69s,通过率为 43.5% vs 63.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#294
总输出令牌
82,069
响应时间(平均)
9.66s
总成本
$0.193
排名
#293
总输出令牌
43,203
响应时间(平均)
9.69s
总成本
$0.157
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (low)

它在本次比较中得分最高(6.0),并且在 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 6.0 6.0
排名 #294 #293
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 6.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 43.5% 63.8%
不稳定测试 2 9
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.142 1.423
总成本 $0.193 $0.157
输入价格 $0.435 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $0.870 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.004 / 1M $0.090 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 278,866 277,028
输出令牌 82,069 11,965
推理令牌 0 31,238
响应时间(平均) 9.66s 9.69s
响应时间(最大) 106.86s 77.99s
响应时间(总计) 222.07s 222.83s
参数量 1.02T 总计 (42B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 开源 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.

#294 MiMo-V2.6-Pro

none
成本
$0.002
时间
14.8s
令牌
2,260 tok

#293 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

切换对比组合