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GLM 5.3 FlashX Legal (max) vs GLM 5.3 FlashX (max)

GLM 5.3 FlashX (max) 平均分领先,为 7.9 vs 7.9。 GLM 5.3 FlashX (max) benchmark 成本更低,为 $0.623 vs $0.819。 GLM 5.3 FlashX (max) 更快,为 43.97s vs 65.28s,通过率为 71.0% vs 78.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#147
总输出令牌
571,211
响应时间(平均)
65.28s
总成本
$0.819
排名
#142
总输出令牌
402,765
响应时间(平均)
43.97s
总成本
$0.623
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (max)

它在本次比较中得分最高(7.9),并且在 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 Legal GLM 5.3 FlashX Legal max 发布日期: 2026-11-02 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 7.9 7.9
排名 #147 #142
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.4 8.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 78.3%
不稳定测试 5 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.846 4.153
总成本 $0.819 $0.623
输入价格 $0.370 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $1.250 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.075 / 1M $0.090 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 282,144 322,894
输出令牌 6,078 8,010
推理令牌 565,133 394,755
响应时间(平均) 65.28s 43.97s
响应时间(最大) 516.19s 390.70s
响应时间(总计) 1501.49s 1011.29s
参数量 ~320B 总计 (~18B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 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.

#147 GLM 5.3 FlashX Legal

max
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
成本
$0.082
时间
408.0s
令牌
65,656 tok

#142 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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 Legal 10.0 10.0 100.0% 0 47.87s 7,317 385 62,514
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

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