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AI BENCHY
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GLM 5.3 Flash (high) vs GLM 5.3 (high)

平均分几乎持平,为 7.3 vs 7.3GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.029 vs $0.403GLM 5.3 Flash (high) 更快,为 25.36s vs 27.82s,通过率为 66.7% vs 74.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-26

排名
#102
总输出令牌
78,318
响应时间(平均)
25.36s
总成本
$0.029
排名
#100
总输出令牌
63,667
响应时间(平均)
27.82s
总成本
$0.403
推荐模型 GLM 5.3 Flash (high)

它在这里得分最高(7.3),同时成本比GLM 5.3 (high)低约 14.4 倍。

详细对比

指标 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high 发布日期: 2026-08-26 GLM 5.3 GLM 5.3 high 发布日期: 2026-08-20
分数 7.3 7.3
排名 #102 #100
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 7.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 66.7% 74.2%
不稳定测试 3 7
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.216 3.099
总成本 $0.029 $0.403
输入价格 $0.075 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $0.250 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 113,003 87,601
输出令牌 11,558 6,006
推理令牌 66,760 57,661
响应时间(平均) 25.36s 27.82s
响应时间(最大) 163.41s 159.91s
响应时间(总计) 558.01s 612.06s
参数量 320B 总计 (18B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#102 GLM 5.3 Flash

high
成本
$0.003
时间
186.7s
令牌
10,486 tok

#100 GLM 5.3

high
成本
$0.085
时间
362.5s
令牌
19,310 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 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973
GLM 5.3 6.6 5.0 66.7% 2 18.89s 7,317 473 8,190

快速对比

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