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GPT-5.5 vs GLM 5.2

Der Durchschnittsscore ist mit 6.6 vs 6.6 praktisch gleichauf. GLM 5.2 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.250 vs $1.212. GPT-5.5 ist schneller mit 4.75s vs 11.27s, mit Erfolgsraten von 56.5% vs 63.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#219
Gesamte Ausgabe-Token
6,197
Antwortzeit (Durchschnitt)
4.75s
Gesamtkosten
$1.212
Rang
#220
Gesamte Ausgabe-Token
17,685
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.27s
Gesamtkosten
$0.250
Empfohlenes Modell GLM 5.2

Es hat hier die beste Punktzahl (6.6) und kostet etwa 4.8x weniger als GPT-5.5.

Detaillierter Vergleich

Metrik GPT-5.5 GPT-5.5 none Veröffentlichung: 2026-04-24 GLM 5.2 GLM 5.2 none Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 6.6 6.6
Rang #219 #220
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 9.3 9.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 56.5% 63.8%
Instabile Tests 2 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 10.096 1.753
Gesamtkosten $1.212 $0.250
Eingabepreis $5.000 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $30.000 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.500 / 1M $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 205,108 247,919
Ausgabe-Token 6,197 17,685
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 4.75s 11.27s
Antwortzeit (Maximum) 57.53s 79.65s
Antwortzeit (Gesamt) 109.31s 259.32s
Parameter ~1.5T insgesamt (~100B aktiv) 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.

#219 GPT-5.5

none
Kosten
$0.090
Zeit
54.3s
Token
3,063 tok

#220 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
GPT-5.5 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,305 462 0
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

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