التنقل
AI BENCHY
Advertise here

Qwen: Qwen3.5-27B vs Z.ai: GLM 5.2

يتقدم GLM 5.2 في متوسط النتيجة بـ 6.6 مقابل 6.5. لدى GLM 5.2 تكلفة benchmark أقل عند $0.047 مقابل $0.090. Qwen3.5-27B أسرع عند 4.76s مقابل 9.34s، مع معدلات نجاح 40.9% مقابل 59.1%.

النموذج الموصى بهQwen3.5-27BIts score stays close to the best score here (6.5 vs 6.6), while responding about 2.0x faster than GLM 5.2.

تم إنشاء نتائج المعايير من مجموعات اختبارات AI BENCHY في: 2026-07-18

المقياس Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B none الإصدار: 2026-02-24 GLM 5.2 GLM 5.2 none الإصدار: 2026-06-17
النتيجة 6.5 6.6
الترتيب #100 #94
الموثوقية 10.0 10.0
الاتساق 9.3 9.2
اختبارات صحيحة
معدل النجاح لكل محاولة 40.9% 59.1%
اختبارات غير مستقرة 2 2
إجمالي مرات التشغيل 66 64
التكلفة لكل نتيجة 0.763 1.421
إجمالي التكلفة $0.090 $0.047
سعر الإدخال $0.260 / 1M $0.293 / 1M
سعر الإخراج $2.600 / 1M $0.920 / 1M
إجمالي رموز الإدخال 102,316 112,359
رموز الإخراج 24,321 14,340
رموز الاستدلال 0 0
زمن الاستجابة (المتوسط) 4.76s 9.34s
زمن الاستجابة (الحد الأقصى) 69.46s 79.65s
زمن الاستجابة (الإجمالي) 104.71s 205.46s

Hamster playing table tennis

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

#100 Qwen3.5-27B

none
التكلفة
$0.007
الوقت
42.9s
الرموز
4,273 tok

#94 GLM 5.2

none
SVG غير صالح
التكلفة
$0.033
الوقت
87.7s
الرموز
7,455 tok

أفضل النماذج حسب الدرجة

الدرجة مقابل التكلفة الإجمالية

زمن الاستجابة (المتوسط)

النتيجة vs زمن الاستجابة (المتوسط)

إجمالي رموز الإخراج

النتيجة vs إجمالي رموز الإخراج

تفصيل الفئات

البرمجة النتيجة الاتساق معدل النجاح لكل محاولة اختبارات غير مستقرة اختبارات صحيحة زمن الاستجابة (المتوسط) رموز الإدخال رموز الإخراج رموز الاستدلال
Qwen3.5-27B 5.8 10.0 33.3% 0 1.80s 7,913 415 0
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

مقارنة سريعة

تبديل زوج المقارنة