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已对比模型

GLM 5 (medium) vs GLM 5.1 (medium) vs Kimi K2.5 (medium) vs Qwen3.6 Plus Preview (medium) 基准对比: GLM 5.1 (medium) 在分数上以 7.5 领先。 GLM 5 (medium) 在可靠性上以 10.0 领先。 Qwen3.6 Plus Preview (medium) 的总成本最低,为 $0.000。 Qwen3.6 Plus Preview (medium) 最快,为 15.25s。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#184
总输出令牌
120,942
响应时间(平均)
39.05s
总成本
$0.479
排名
#156
总输出令牌
245,833
响应时间(平均)
66.38s
总成本
$1.546
排名
#253
总输出令牌
209,217
响应时间(平均)
125.76s
总成本
$0.841
排名
#407
总输出令牌
63,350
响应时间(平均)
15.25s
总成本
$0.000
推荐模型 GLM 5 (medium)

它的得分接近这里的最高分(7.2 vs 7.5),同时成本比本次比较中的其他模型低约 2.5 倍。

详细对比

指标 GLM 5 GLM 5 medium 发布日期: 2026-02-12 GLM 5.1 GLM 5.1 medium 发布日期: 2026-04-07 Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium 发布日期: 2026-01-27 Qwen3.6 Plus Preview Qwen3.6 Plus Preview medium 发布日期: 2026-04-20 免费可用
分数 7.2 7.5 6.4 4.0
排名 #184 #156 #253 #407
可靠性 10.0 9.2 9.6 不适用
一致性 7.9 8.4 7.1 8.3
尝试次数 66/69 69/69 69/69 57/69
测试正确
尝试通过率 76.8% 66.7% 60.9% 39.1%
不稳定测试 5 4 8 0
总运行次数 66 69 69 57
每个结果成本 2.552 9.004 6.085 0.000
总成本 $0.479 $1.546 $0.841 $0.000
输入价格 $0.600 / 1M $1.400 / 1M $0.450 / 1M $0.000 / 1M
输出价格 $1.920 / 1M $4.400 / 1M $2.250 / 1M $0.000 / 1M
缓存读取价格 $0.120 / 1M $0.260 / 1M $0.070 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用 不适用 不适用
总输入令牌 212,440 331,577 292,271 32,639
输出令牌 22,922 17,919 55,025 1,153
推理令牌 115,335 230,789 186,071 62,197
响应时间(平均) 39.05s 66.38s 125.76s 15.25s
响应时间(最大) 110.70s 308.75s 566.79s 43.55s
响应时间(总计) 546.68s 1460.31s 2137.84s 182.96s
参数量 744B 总计 (40B 激活) 744B 总计 (40B 激活) 1T 总计 (32B 激活) ~397B 总计 (~17B 激活)
开放状态 开源 开源 权重可用 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.

#184 GLM 5

medium
成本
$0.005
时间
20.7s
令牌
2,068 tok

#156 GLM 5.1

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#253 MoonshotAI: Kimi K2.5

medium
成本
$0.030
时间
58.6s
令牌
8,683 tok

#407 Qwen3.6 Plus Preview

medium
此模型尚未生成任何展示结果。
成本
不适用
时间
-
令牌
0 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 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826
Kimi K2.5 6.1 4.6 66.7% 2 217.49s 6,935 5,705 74,693
Qwen3.6 Plus Preview 1.0 3.3 0.0% 0 0ms 0 0 0

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