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Kimi K3 (max) vs GLM 5.2 (medium)

Kimi K3 (max) führt beim Durchschnittsscore mit 8.3 vs 8.2. GLM 5.2 (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $1.007 vs $3.409. GLM 5.2 (medium) ist schneller mit 26.88s vs 139.41s, mit Erfolgsraten von 78.3% vs 81.2%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-13

Verglichene Modelle

Rang
#87
Gesamte Ausgabe-Token
233,327
Antwortzeit (Durchschnitt)
139.41s
Gesamtkosten
$3.409
Rang
#94
Gesamte Ausgabe-Token
81,020
Antwortzeit (Durchschnitt)
26.88s
Gesamtkosten
$1.007
Empfohlenes Modell GLM 5.2 (medium)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (8.2 vs 8.3) und es kostet etwa 3.4x weniger als Kimi K3 (max).

Detaillierter Vergleich

Metrik Kimi K3 Kimi K3 max Veröffentlichung: 2026-07-16 GLM 5.2 GLM 5.2 medium Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.3 8.2
Rang #87 #94
Zuverlässigkeit 9.3 9.6
Konsistenz 9.3 8.1
Versuche 69/69 66/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 78.3% 81.2%
Instabile Tests 2 4
Gesamtläufe 69 66
Kosten pro Ergebnis 23.601 2.890
Gesamtkosten $3.409 $1.007
Eingabepreis $0.830 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $14.000 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.270 / 1M $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 170,700 227,164
Ausgabe-Token 7,719 20,029
Denk-Token 225,608 60,991
Antwortzeit (Durchschnitt) 139.41s 26.88s
Antwortzeit (Maximum) 766.58s 102.40s
Antwortzeit (Gesamt) 2788.26s 591.34s
Parameter 2.8T insgesamt (104B aktiv) 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Gewichte verfügbar 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.

#87 MoonshotAI: Kimi K3

max
Kosten
$0.281
Zeit
506.9s
Token
18,863 tok

#94 GLM 5.2

medium
Kosten
$0.041
Zeit
195.8s
Token
9,287 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
Kimi K3 10.0 10.0 100.0% 0 325.79s 8,061 460 84,012
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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