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Particle-1 (high) vs GLM 5.2 (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 8.4 vs 8.4 praktisch gleichauf. Particle-1 (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.170 vs $4.632. Particle-1 (high) ist schneller mit 26.66s vs 69.11s, mit Erfolgsraten von 72.5% vs 71.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#111
Gesamte Ausgabe-Token
307,596
Antwortzeit (Durchschnitt)
26.66s
Gesamtkosten
$0.170
Rang
#113
Gesamte Ausgabe-Token
382,333
Antwortzeit (Durchschnitt)
69.11s
Gesamtkosten
$4.632
Empfohlenes Modell Particle-1 (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.4) und kostet etwa 27.3x weniger als GLM 5.2 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Particle-1 Particle-1 high Veröffentlichung: 2026-10-28 GLM 5.2 GLM 5.2 high Veröffentlichung: 2026-06-17
Punktzahl 8.4 8.4
Rang #111 #113
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 8.7 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 72.5% 71.0%
Instabile Tests 4 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.131 7.314
Gesamtkosten $0.170 $4.632
Eingabepreis $0.050 / 1M $0.153 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $12.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.003 / 1M $0.150 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 314,243 288,913
Ausgabe-Token 7,814 79,462
Denk-Token 299,782 303,120
Antwortzeit (Durchschnitt) 26.66s 69.11s
Antwortzeit (Maximum) 205.97s 599.43s
Antwortzeit (Gesamt) 613.21s 1589.43s
Parameter ~748B insgesamt (~16B 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.

#111 Particle-1

high
Kosten
$0.005
Zeit
46.6s
Token
9,055 tok

#113 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
Particle-1 10.0 10.0 100.0% 0 41.83s 7,986 393 70,244
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

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