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GLM 5.2 vs GLM 5.3 Flash (low)

平均分几乎持平,为 6.6 vs 6.6。 GLM 5.3 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.038 vs $0.250。 GLM 5.2 更快,为 11.27s vs 11.82s,通过率为 63.8% vs 58.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-09

已对比模型

排名
#199
总输出令牌
17,685
响应时间(平均)
11.27s
总成本
$0.250
排名
#197
总输出令牌
27,168
响应时间(平均)
11.82s
总成本
$0.038
推荐模型 GLM 5.3 Flash (low)

它在这里得分最高(6.6),同时成本比GLM 5.2低约 6.7 倍。

详细对比

指标 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash low 发布日期: 2026-08-26
分数 6.6 6.6
排名 #199 #197
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.0 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 63.8% 58.0%
不稳定测试 3 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.753 0.338
总成本 $0.250 $0.038
输入价格 $0.153 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $12.000 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.150 / 1M $0.030 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 247,919 255,173
输出令牌 17,685 9,891
推理令牌 0 17,277
响应时间(平均) 11.27s 11.82s
响应时间(最大) 79.65s 90.45s
响应时间(总计) 259.32s 271.92s
参数量 744B 总计 (40B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 开源 开源

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.

#199 GLM 5.2

none
成本
$0.033
时间
87.7s
令牌
7,455 tok

#197 GLM 5.3 Flash

low
成本
$0.001
时间
20.7s
令牌
1,482 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 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0
GLM 5.3 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 10.38s 7,317 398 3,973

切换对比组合