- 排名
- #29
- 总输出令牌
- 204,340
- 响应时间（平均）
- 52.10s
- 总成本
- $0.059
已对比模型
GLM 5.3 Flash (max) vs DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs Qwen3.8 27B (high) vs GLM 5.3 (high) 基准对比: GLM 5.3 Flash (max) 在分数上以 8.7 领先。 GLM 5.3 Flash (max) 在可靠性上以 10.0 领先。 DeepSeek V4 Flash 0731 (high) 的总成本最低，为 $0.058。 GLM 5.3 (high) 最快，为 27.82s。
- 排名
- #55
- 总输出令牌
- 513,307
- 响应时间（平均）
- 114.94s
- 总成本
- $0.058
- 排名
- #43
- 总输出令牌
- 656,635
- 响应时间（平均）
- 167.89s
- 总成本
- ~$0.287
- 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 (max)
它在这里得分最高（8.7），同时成本比本次比较中的其他模型低约 4.3 倍。
详细对比
| 指标 | GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash max | DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high | Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high | GLM 5.3 GLM 5.3 high |
|---|---|---|---|---|
| 分数 | 8.7 | 8.0 | 8.4 | 7.3 |
| 排名 | #29 | #55 | #43 | #100 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 | 9.6 | 10.0 |
| 一致性 | 8.9 | 8.0 | 9.2 | 7.5 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||||
| 尝试通过率 | 81.8% | 75.8% | 77.3% | 74.2% |
| 不稳定测试 | 3 | 5 | 2 | 7 |
| 总运行次数 | 66 | 66 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.365 | 0.956 | ~1.792 | 3.099 |
| 总成本 | $0.059 | $0.058 | ~$0.287 | $0.403 |
| 输入价格 | $0.075 / 1M | $0.060 / 1M | 不适用 | $1.400 / 1M |
| 输出价格 | $0.250 / 1M | $0.120 / 1M | 不适用 | $4.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 96,873 | 96,702 | 100,179 | 87,601 |
| 输出令牌 | 7,637 | 16,966 | 904 | 6,006 |
| 推理令牌 | 196,703 | 496,341 | 655,731 | 57,661 |
| 响应时间（平均） | 52.10s | 114.94s | 167.89s | 27.82s |
| 响应时间（最大） | 333.47s | 600.61s | 640.85s | 159.91s |
| 响应时间（总计） | 1146.24s | 2528.65s | 3693.54s | 612.06s |
| 参数量 | 320B 总计 (18B 激活) | 284B 总计 (13B 激活) | 27.3B | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 闭源 | 权重可用 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#29 GLM 5.3 Flash
max- 成本
- $0.005
- 时间
- 296.5s
- 令牌
- 16,250 tok
#55 DeepSeek V4 Flash 0731
high
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 187.3s
- 令牌
- 19,048 tok
#43 Qwen3.8 27B
high- 成本
- ~$0.008
- 时间
- 270.1s
- 令牌
- 18,963 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
| 反AI技巧 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.15s | 639 | 280 | 1,909 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 13.62s | 1,488 | 542 | 10,576 | |
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.10s | 1,128 | 114 | 5,319 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.72s | 639 | 237 | 481 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 43.37s | 7,317 | 381 | 23,692 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 6.3 | 6.3 | 55.6% | 1 | 252.67s | 7,044 | 2,160 | 191,210 | |
| Qwen3.8 27B | 8.1 | 7.0 | 88.9% | 1 | 248.62s | 8,235 | 346 | 143,335 | |
| GLM 5.3 | 6.6 | 5.0 | 66.7% | 2 | 18.89s | 7,317 | 473 | 8,190 |
| 综合 | 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 | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 138.66s | 72,093 | 5,223 | 43,858 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 87.10s | 67,283 | 11,903 | 41,397 | |
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 185.57s | 68,997 | 66 | 72,556 | |
| GLM 5.3 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 63.96s | 62,821 | 3,936 | 12,203 |
| 数据解析与提取 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.10s | 7,149 | 222 | 2,002 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.65s | 7,764 | 336 | 1,259 | |
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 34.85s | 9,675 | 123 | 10,320 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.55s | 7,149 | 210 | 189 |
| 领域专项 | 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 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 203.29s | 759 | 311 | 114,989 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 458.65s | 700 | 104 | 215,629 | |
| Qwen3.8 27B | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 526.74s | 975 | 6 | 234,555 | |
| GLM 5.3 | 2.9 | 4.4 | 22.2% | 2 | 112.33s | 759 | 238 | 33,423 |
| 通用智能 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 10.02s | 498 | 212 | 1,118 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.64s | 708 | 72 | 533 | |
| Qwen3.8 27B | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 8.45s | 630 | 63 | 1,191 | |
| GLM 5.3 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 8.00s | 498 | 192 | 407 |
| 指令遵循 | 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 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.65s | 678 | 72 | 972 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.46s | 1,101 | 119 | 939 | |
| Qwen3.8 27B | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.24s | 927 | 42 | 2,871 | |
| GLM 5.3 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.62s | 678 | 72 | 182 |
| 谜题求解 | 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 | 8.7 | 7.7 | 88.9% | 1 | 5.61s | 672 | 466 | 1,677 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 8.2 | 7.7 | 77.8% | 1 | 9.36s | 1,305 | 397 | 6,801 | |
| Qwen3.8 27B | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 199.90s | 1,038 | 120 | 138,427 | |
| GLM 5.3 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 4.74s | 672 | 332 | 452 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 19.24s | 6,861 | 231 | 640 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.42s | 8,889 | 357 | 451 | |
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.62s | 8,256 | 21 | 912 | |
| GLM 5.3 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.05s | 6,861 | 231 | 91 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 46.77s | 207 | 239 | 5,846 | |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 110.63s | 420 | 976 | 27,546 | |
| Qwen3.8 27B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 263.98s | 318 | 3 | 46,245 | |
| GLM 5.3 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 21.98s | 207 | 85 | 2,043 |
快速对比
切换对比组合
Claude Sonnet 4.6nonevsGLM 5.3highGPT-5.2mediumvsQwen3.8 27BhighGemini 3.6 FlashlowvsGLM 5.3 FlashmaxKAT-Coder-Pro V2.5lowvsGLM 5.3highSeed 2.1 TurbomediumvsQwen3.8 27BhighClaude Opus 4.7mediumvsGLM 5.3 FlashmaxQwen3.8 27BhighvsGrok 4.5lowClaude Opus 5lowvsGLM 5.3 FlashmaxClaude Opus 4.8mediumvsGLM 5.3 FlashmaxGemini 3 Flash PreviewlowvsGLM 5.3highGrok 4.6lowvsGLM 5.3highGemini 3.5 Flash LitehighvsGLM 5.3 Flashmax