- 排名
- #200
- 总输出令牌
- 20,076
- 响应时间(平均)
- 11.10s
- 总成本
- $0.451
GLM 5.1 vs GLM 5.3 (low)
平均分几乎持平,为 6.5 vs 6.5。 GLM 5.1 benchmark 成本更低,为 $0.451 vs $0.471。 GLM 5.1 更快,为 11.10s vs 15.18s,通过率为 47.8% vs 63.8%。
已对比模型
- 排名
- #199
- 总输出令牌
- 28,106
- 响应时间(平均)
- 15.18s
- 总成本
- $0.471
推荐模型
GLM 5.1
它在本次比较中得分最高(6.5),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 | GLM 5.1 GLM 5.1 none | GLM 5.3 GLM 5.3 low |
|---|---|---|
| 分数 | 6.5 | 6.5 |
| 排名 | #200 | #199 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.2 | 8.3 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 47.8% | 63.8% |
| 不稳定测试 | 5 | 5 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 3.478 | 3.923 |
| 总成本 | $0.451 | $0.471 |
| 输入价格 | $1.400 / 1M | $1.400 / 1M |
| 输出价格 | $4.400 / 1M | $4.400 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.260 / 1M | $0.140 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 258,956 | 247,871 |
| 输出令牌 | 20,076 | 10,791 |
| 推理令牌 | 0 | 17,315 |
| 响应时间(平均) | 11.10s | 15.18s |
| 响应时间(最大) | 107.19s | 83.60s |
| 响应时间(总计) | 255.39s | 349.06s |
| 参数量 | 744B 总计 (40B 激活) | 744B 总计 (40B 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.
#200 GLM 5.1
none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 tok
#199 GLM 5.3
low- 成本
- $0.007
- 时间
- 28.4s
- 令牌
- 1,599 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
快速对比
切换对比组合
KAT-Coder-Pro V2.5highvsGLM 5.1noneGrok 4.3mediumvsGLM 5.1noneMercury 2.5highvsGLM 5.3lowLaguna XS 2.1medium免费可用vsGLM 5.1noneMercury 2.5 PreviewhighvsGLM 5.3lowKAT-Coder-Pro V2.5highvsGLM 5.3lowGrok 4.3mediumvsGLM 5.3lowMercury 2.5highvsGLM 5.1noneQwen3.6 35B A3BmediumvsGLM 5.3lowLaguna XS 2.1medium免费可用vsGLM 5.3lowMercury 2.5 PreviewhighvsGLM 5.1noneQwen3.5-122B-A10BnonevsGLM 5.3low