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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%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#200
总输出令牌
20,076
响应时间(平均)
11.10s
总成本
$0.451
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 发布日期: 2026-04-07 GLM 5.3 GLM 5.3 low 发布日期: 2026-08-20
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

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
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0
GLM 5.3 6.2 6.9 55.6% 1 21.02s 7,317 368 6,764

快速对比

切换对比组合