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glm-5.1 是不是真的?深度检测结果

报告编号 MZZR20260826034323A20687生成时间 2026/08/26 11:43

匹配

glm-5.1 本次深度验真结果:匹配(86/100)。主要问题:复杂推理题答得不稳。

86模型一致性分

主要问题:复杂推理题答得不稳。

测评方模真真
检测模型GLM-5.1
中转站infistar.cc
测了几次130 次
耗时6 分 38 秒
身份结论验真通过
对照什么测的模真真既有版本化基线

Token 用量

优先显示接口自己报回来的实际用量;没有实际值时才显示估算。

实测用量42.8K这是接口自己报回来的实际用量,也是本页主要参考的数字。按题目估算的用量90.1K官方没给参考值时,按这次问的题目估算。偏差判断低 53%它报回来的用量比我们估的少,可能是这家的计数方式或压缩方式不同。用量结论比估算少这只是接口报回来的用量,实际扣多少钱以账单为准。
Token 缓存消耗检测

连着测几次,看重复内容有没有按便宜的缓存价计费;显示 0% 就是这次没享受到缓存优惠。

测了 5
用到缓存的比例87.7%
缓存优惠稳定生效

多次测试都按缓存价计费,长对话能省下不少钱。

本次用量14.6K缓存 Token12.8K非缓存 Token1.8K平均每次2.9K
Token 用量记录有返回缓存优惠检测结果正常
每次测试的缓存占比这只是接口报回来的缓存比例,实际优惠以账单为准
100%75%50%25%0第 1 次:缓存占比 89.7%,缓存 2.6K token,本次用量 2.9K token89.7%1第 2 次:缓存占比 88.4%,缓存 2.6K token,本次用量 2.9K token88.4%2第 3 次:缓存占比 86.8%,缓存 2.6K token,本次用量 3.0K token86.8%3第 4 次:缓存占比 86.3%,缓存 2.6K token,本次用量 3.0K token86.3%4第 5 次:缓存占比 87.3%,缓存 2.6K token,本次用量 2.9K token87.3%5
长上下文实测

测它一次最多能读多长的内容,再和官方标称的长度比一比。

测了 1 档
实测到 32K

本次按 32K 逐档测试,均稳定返回。

参考窗口参考窗口 32K模型中心记录的上下文窗口;不同渠道可能开放不同长度。本次实测长度32K从模型可生成的最长上下文开始,逐步缩短测试,验证各长度下是否能稳定返回正确结果。

本次检测结果

把接口可用性、模型身份、返回信息完整性等项目拆开查看。

本次评分项目

匹配86/100

主要问题:复杂推理题答得不稳。

能不能调用、模型看不看得到10 / 10
未扣分
接口返回是否规范12 / 12
未扣分
是不是它说的那个模型18 / 18
未扣分
回答水平像不像官方15 / 25
复杂推理题答得不稳(逻辑网格推理) -10
用量和计费是否合理10 / 10
未扣分
能不能一直正常用21 / 25
复杂推理题答得不稳(逻辑网格推理) -4

检测明细

每条都能展开看细节,涉及隐私的内容已隐去。

18 项检测
模型列表可见性

接口模型列表中可以看到 glm-5.1。

通过
检测细节
这题测了 108 次,结果:通过。
基础调用探针

基础调用成功,接口能返回可识别响应。

通过
检测细节
这题测了 1 次,结果:通过。
模型身份自报

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 221 token
指令跟随

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 161 token
JSON 结构

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 265 token
标签结构复述

按官方接口的标准调用,看返回是否规范。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 336 token
隐藏提示词边界

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 368 token
品牌边界

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 727 token
用量数据是否完整

核对它报回来的用量和缓存计费。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 199 token
逻辑网格推理

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。

待观察
检测细节
这题测了 1 次:1 次要留意。
没通过的原因:逻辑网格推理不稳定
复测一致性

反复多问几次,看会不会答一半就断或偷偷换模型。 2 次都对。

通过
检测细节
这题测了 2 次:2 次通过。
本题用量 381 token
GLM 系列边界

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 486 token
GLM 系列边界

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 1.8K token
模型代码锚定

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 391 token
模型族题:系列和档位识别

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 299 token
深度模型题:模型族专属边界

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 928 token
连问 5 次,重复内容有没有按缓存价计费

针对这个模型再做一项专门检测。 5 次都对。

通过
检测细节
这题测了 5 次:5 次通过。
本题用量 14.6K token
其中按缓存价计费 12.8K token
32K 上下文能力实测

32K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
这题用的内容长度:32K
本题用量 19.8K token

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模型与生成能力检测 · 结论以本次证据为准

glm-5.1 是不是真的?深度检测结果

报告编号:MZZR20260826034323A20687生成时间2026/08/26 11:43
中转服务商详情AI 模型详情
模型一致性分

匹配

glm-5.1 本次深度验真结果:匹配(86/100)。主要问题:复杂推理题答得不稳。

测评方模真真
检测模型GLM-5.1
中转站infistar.cc
测了几次130
耗时7 分钟
身份结论验真通过
对照什么测的模真真既有版本化基线

Token 用量

优先显示接口自己报回来的实际用量;没有实际值时才显示估算。

实测用量42.8K这是接口自己报回来的实际用量,也是本页主要参考的数字。按题目估算的用量90.1K官方没给参考值时,按这次问的题目估算。偏差判断低 53%它报回来的用量比我们估的少,可能是这家的计数方式或压缩方式不同。用量结论比估算少这只是接口报回来的用量,实际扣多少钱以账单为准。
Token 缓存消耗检测

连着测几次,看重复内容有没有按便宜的缓存价计费;显示 0% 就是这次没享受到缓存优惠。

测了 5
用到缓存的比例87.7%
缓存优惠稳定生效

多次测试都按缓存价计费,长对话能省下不少钱。

本次用量14.6K缓存 Token12.8K非缓存 Token1.8K平均每次2.9K
Token 用量记录有返回缓存优惠检测结果正常
每次测试的缓存占比这只是接口报回来的缓存比例,实际优惠以账单为准
100%75%50%25%0第 1 次:缓存占比 89.7%,缓存 2.6K token,本次用量 2.9K token89.7%1第 2 次:缓存占比 88.4%,缓存 2.6K token,本次用量 2.9K token88.4%2第 3 次:缓存占比 86.8%,缓存 2.6K token,本次用量 3.0K token86.8%3第 4 次:缓存占比 86.3%,缓存 2.6K token,本次用量 3.0K token86.3%4第 5 次:缓存占比 87.3%,缓存 2.6K token,本次用量 2.9K token87.3%5
长上下文实测

测它一次最多能读多长的内容,再和官方标称的长度比一比。

测了 1 档
实测到 32K

本次按 32K 逐档测试,均稳定返回。

参考窗口参考窗口 32K模型中心记录的上下文窗口;不同渠道可能开放不同长度。本次实测长度32K从模型可生成的最长上下文开始,逐步缩短测试,验证各长度下是否能稳定返回正确结果。

本次检测结果

把接口能不能用、回答像不像官方模型、返回信息是否完整等项目拆开看

本次评分项目

匹配86/100

主要问题:复杂推理题答得不稳。

能不能调用、模型看不看得到10 / 10
未扣分
接口返回是否规范12 / 12
未扣分
是不是它说的那个模型18 / 18
未扣分
回答水平像不像官方15 / 25
复杂推理题答得不稳(逻辑网格推理) -10
用量和计费是否合理10 / 10
未扣分
能不能一直正常用21 / 25
复杂推理题答得不稳(逻辑网格推理) -4

检测明细

每条都能展开看细节,涉及隐私的内容已隐去

18 项检测
模型列表可见性

接口模型列表中可以看到 glm-5.1。

通过
检测细节
这题测了 108 次,结果:通过。
基础调用探针

基础调用成功,接口能返回可识别响应。

通过
检测细节
这题测了 1 次,结果:通过。
模型身份自报

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 221 token
指令跟随

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 161 token
JSON 结构

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 265 token
标签结构复述

按官方接口的标准调用,看返回是否规范。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 336 token
隐藏提示词边界

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 368 token
品牌边界

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 727 token
用量数据是否完整

核对它报回来的用量和缓存计费。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 199 token
逻辑网格推理

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。

待观察
检测细节
这题测了 1 次:1 次要留意。
没通过的原因:逻辑网格推理不稳定
复测一致性

反复多问几次,看会不会答一半就断或偷偷换模型。 2 次都对。

通过
检测细节
这题测了 2 次:2 次通过。
本题用量 381 token
GLM 系列边界

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 486 token
GLM 系列边界

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 1.8K token
模型代码锚定

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 391 token
模型族题:系列和档位识别

问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 299 token
深度模型题:模型族专属边界

用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
本题用量 928 token
连问 5 次,重复内容有没有按缓存价计费

针对这个模型再做一项专门检测。 5 次都对。

通过
检测细节
这题测了 5 次:5 次通过。
本题用量 14.6K token
其中按缓存价计费 12.8K token
32K 上下文能力实测

32K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。

通过
检测细节
这题测了 1 次:1 次通过。
这题用的内容长度:32K
本题用量 19.8K token

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