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GLM 5.3 FlashX (high) vs GLM 5.3 (low)

GLM 5.3 FlashX (high) 平均分领先,为 6.8 vs 6.8GLM 5.3 FlashX (high) benchmark 成本更低,为 $0.135 vs $0.167GLM 5.3 FlashX (high) 更快,为 12.07s vs 13.65s,通过率为 68.2% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#163
总输出令牌
83,899
响应时间(平均)
12.07s
总成本
$0.135
排名
#167
总输出令牌
24,808
响应时间(平均)
13.65s
总成本
$0.167
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (high)

它在本次比较中得分最高(6.8),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 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high 发布日期: 2026-09-21 GLM 5.3 GLM 5.3 low 发布日期: 2026-08-20
分数 6.8 6.8
排名 #163 #167
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.2 8.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 68.2% 65.2%
不稳定测试 5 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.125 2.135
总成本 $0.135 $0.167
输入价格 $0.370 / 1M $0.910 / 1M
输出价格 $1.250 / 1M $2.861 / 1M
总输入令牌 81,365 104,989
输出令牌 6,821 8,532
推理令牌 77,078 16,276
响应时间(平均) 12.07s 13.65s
响应时间(最大) 91.16s 83.60s
响应时间(总计) 265.62s 300.22s
参数量 320B 总计 (18B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#163 GLM 5.3 FlashX

high
成本
$0.030
时间
169.4s
令牌
23,950 tok

#167 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 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 8.06s 7,317 374 9,267
GLM 5.3 6.2 6.9 55.6% 1 21.02s 7,317 368 6,764

快速对比

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