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Claude Haiku 5.5 (low) vs GLM 5.2 (high)

Claude Haiku 5.5 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 8.6 vs 8.4. Claude Haiku 5.5 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.061 vs $4.632. Claude Haiku 5.5 (low) ist schneller mit 7.51s vs 69.11s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 71.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-07

Verglichene Modelle

Rang
#64
Gesamte Ausgabe-Token
61,650
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.51s
Gesamtkosten
$0.061
Rang
#78
Gesamte Ausgabe-Token
382,333
Antwortzeit (Durchschnitt)
69.11s
Gesamtkosten
$4.632
Empfohlenes Modell Claude Haiku 5.5 (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.6) und kostet etwa 76.6x weniger als GLM 5.2 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Claude Haiku 5.5 Claude Haiku 5.5 low Veröffentlichung: 2026-10-07 GLM 5.2 GLM 5.2 high Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.6 8.4
Rang #64 #78
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.9 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 71.0%
Instabile Tests 3 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.378 7.314
Gesamtkosten $0.061 $4.632
Eingabepreis $0.100 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.010 / 1M $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.125 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 296,301 288,913
Ausgabe-Token 10,672 79,462
Denk-Token 50,978 303,120
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.51s 69.11s
Antwortzeit (Maximum) 44.43s 599.43s
Antwortzeit (Gesamt) 172.74s 1589.43s
Parameter ~50B 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#64 Claude Haiku 5.5

low
Kosten
$0.001
Zeit
7.4s
Token
1,851 tok

#78 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
Claude Haiku 5.5 7.9 7.5 77.8% 1 7.30s 10,608 531 11,618
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

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