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Mercury 2.5 Preview (medium) vs GLM 5.2

Mercury 2.5 Preview (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 6.8 vs 6.6. Mercury 2.5 Preview (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.039 vs $0.250. Mercury 2.5 Preview (medium) ist schneller mit 6.66s vs 11.27s, mit Erfolgsraten von 66.7% vs 63.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-26

Verglichene Modelle

Rang
#213
Gesamte Ausgabe-Token
150,107
Antwortzeit (Durchschnitt)
6.66s
Gesamtkosten
$0.039
Rang
#229
Gesamte Ausgabe-Token
17,685
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.27s
Gesamtkosten
$0.250
Empfohlenes Modell Mercury 2.5 Preview (medium)

Es hat hier die beste Punktzahl (6.8) und kostet etwa 6.5x weniger als GLM 5.2.

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview medium Veröffentlichung: 2026-09-02 GLM 5.2 GLM 5.2 none Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 6.8 6.6
Rang #213 #229
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.6 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 66.7% 63.8%
Instabile Tests 1 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.244 1.753
Gesamtkosten $0.039 $0.250
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 397,291 247,919
Ausgabe-Token 6,355 17,685
Denk-Token 143,752 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 6.66s 11.27s
Antwortzeit (Maximum) 74.63s 79.65s
Antwortzeit (Gesamt) 153.29s 259.32s
Parameter ~100B 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.

#213 Mercury 2.5 Preview

medium
Kosten
$0.001
Zeit
2.7s
Token
2,241 tok

#229 GLM 5.2

none
Kosten
$0.033
Zeit
87.7s
Token
7,455 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
Mercury 2.5 Preview 7.8 10.0 66.7% 0 3.86s 7,839 552 22,126
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

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