#38 Claude Opus 4.6
medium
अमान्य SVG
- लागत
- $0.000
- समय
- 300.0s
- टोकन
- 0 tok
AI BENCHY तुलना
Anthropic: Claude Opus 4.6 vs Z.ai: GLM 5.2
सारांश
Claude Opus 4.6 vs GLM 5.2 benchmark तुलना: Claude Opus 4.6 average score में आगे है: 7.7 vs 7.1. GLM 5.2 की benchmark लागत कम है: $0.076 vs $2.053. GLM 5.2 तेज है: 6.34s vs 25.89s, pass rates 61.9% vs 60.3%.
अनुशंसित मॉडल: GLM 5.2 - Its score stays close to the best score here (7.1 vs 7.7), while costing about 27.2x less than Claude Opus 4.6.
बेंचमार्क AI BENCHY टेस्ट सूट्स से इस समय जनरेट किए गए:: 2026-06-18
| मेट्रिक | Claude Opus 4.6 Claude Opus 4.6 medium | GLM 5.2 GLM 5.2 none |
|---|---|---|
| स्कोर | 7.7 | 7.1 |
| रैंक | #38 | #61 |
| विश्वसनीयता | 10.0 | 9.9 |
| संगति | 8.8 | 9.6 |
| सही परीक्षण | ||
| प्रति प्रयास पास दर | 61.9% | 60.3% |
| अस्थिर टेस्ट | 3 | 1 |
| कुल रन | 63 | 63 |
| प्रति परिणाम लागत | 17.103 | 0.628 |
| कुल लागत | $2.053 | $0.076 |
| इनपुट कीमत | $5.000 / 1M | $1.400 / 1M |
| आउटपुट कीमत | $25.000 / 1M | $4.400 / 1M |
| कुल इनपुट टोकन | 53,227 | 38,671 |
| आउटपुट टोकन | 47,446 | 4,817 |
| रीजनिंग टोकन | 24,000 | 0 |
| प्रतिक्रिया समय (औसत) | 25.89s | 6.34s |
| प्रतिक्रिया समय (अधिकतम) | 83.40s | 20.69s |
| प्रतिक्रिया समय (कुल) | 362.49s | 133.19s |
जनरेशन शोकेस
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#61 GLM 5.2
none
अमान्य SVG
- लागत
- $0.033
- समय
- 87.7s
- टोकन
- 7,455 tok
स्कोर के अनुसार शीर्ष मॉडल
स्कोर बनाम कुल लागत
प्रतिक्रिया समय (औसत)
स्कोर vs प्रतिक्रिया समय (औसत)
कुल आउटपुट टोकन
स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन
श्रेणी विवरण
| एंटी-एआई ट्रिक्स | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 2 | 7.45s | 840 | 986 | 1,071 | |
| GLM 5.2 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 3.70s | 567 | 313 | 0 |
| कोडिंग | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 5.7 | 7.1 | 44.4% | 1 | 30.10s | 8,522 | 13,057 | 4,121 | |
| GLM 5.2 | 3.7 | 9.5 | 0.0% | 0 | 7.55s | 7,263 | 1,958 | 0 |
| संयुक्त | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 76.66s | 20,685 | 8,178 | 5,194 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.69s | 14,296 | 1,489 | 0 |
| डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.37s | 8,676 | 691 | 757 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.17s | 7,113 | 204 | 0 |
| डोमेन-विशिष्ट | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 83.40s | 674 | 14,642 | 8,687 | |
| GLM 5.2 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 6.50s | 696 | 27 | 0 |
| Samanya Buddhimatta | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.04s | 564 | 188 | 292 | |
| GLM 5.2 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 4.42s | 480 | 82 | 0 |
| निर्देश पालन | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.43s | 792 | 266 | 467 | |
| GLM 5.2 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.84s | 642 | 66 | 0 |
| पहेली समाधान | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 4.71s | 816 | 532 | 630 | |
| GLM 5.2 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 3.31s | 618 | 265 | 0 |
| टूल कॉलिंग | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.73s | 11,454 | 861 | 329 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.76s | 6,807 | 400 | 0 |
| सामान्य ज्ञान | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 63.24s | 204 | 8,045 | 2,452 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.41s | 189 | 13 | 0 |
त्वरित तुलना
तुलना जोड़ी बदलें
Claude Opus 4.6mediumvsStep 3.7 FlashlowGemma 4 26B A4Bmediumनिःशुल्क उपलब्धvsGLM 5.2noneStep 3.7 FlashhighvsGLM 5.2noneClaude Opus 4.6mediumvsDeepSeek V4 ProhighKimi K2.7 CodemediumvsGLM 5.2noneClaude Opus 4.6mediumvsGPT-5.3 ChatnoneGrok 4.20mediumvsGLM 5.2noneGemini 3 Flash PreviewlowvsGLM 5.2noneMiMo-V2.5-PromediumvsGLM 5.2noneSeed-2.0-MinimediumvsGLM 5.2noneQwen3.5-FlashmediumvsGLM 5.2noneGemini 3.5 FlashminimalvsGLM 5.2none