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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Pro (high) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) average score में आगे है: 7.8 vs 7.7. GLM 5.2 (medium) की benchmark लागत कम है: $0.176 vs $0.200. GLM 5.2 (medium) तेज है: 23.28s vs 79.14s, pass rates 63.6% vs 80.3%.

बेंचमार्क AI BENCHY टेस्ट सूट्स से इस समय जनरेट किए गए:: 2026-08-01

रैंक
#58
कुल आउटपुट टोकन
189,181
प्रतिक्रिया समय (औसत)
79.14s
कुल लागत
$0.200
रैंक
#49
कुल आउटपुट टोकन
61,761
प्रतिक्रिया समय (औसत)
23.28s
कुल लागत
$0.176
अनुशंसित मॉडल GLM 5.2 (medium)

It has the best score here (7.8), while responding about 3.4x faster than DeepSeek V4 Pro (high).

विस्तृत तुलना

मेट्रिक DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high रिलीज़: 2026-04-24 GLM 5.2 GLM 5.2 medium रिलीज़: 2026-06-17
स्कोर 7.7 7.8
रैंक #58 #49
विश्वसनीयता 10.0 9.5
संगति 7.7 8.0
सही परीक्षण
प्रति प्रयास पास दर 63.6% 80.3%
अस्थिर टेस्ट 6 4
कुल रन 66 63
प्रति परिणाम लागत 2.000 2.159
कुल लागत $0.200 $0.176
इनपुट कीमत $0.435 / 1M $0.761 / 1M
आउटपुट कीमत $0.870 / 1M $2.389 / 1M
कुल इनपुट टोकन 90,748 37,199
आउटपुट टोकन 10,462 12,261
रीजनिंग टोकन 178,719 49,500
प्रतिक्रिया समय (औसत) 79.14s 23.28s
प्रतिक्रिया समय (अधिकतम) 416.76s 101.36s
प्रतिक्रिया समय (कुल) 1740.97s 488.94s

मॉडल जनरेशन शोकेस

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#58 DeepSeek V4 Pro

high
लागत
$0.023
समय
257.6s
टोकन
14,870 tok

#49 GLM 5.2

medium
लागत
$0.041
समय
195.8s
टोकन
9,287 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

कोडिंग स्कोर संगति प्रति प्रयास पास दर अस्थिर टेस्ट सही परीक्षण प्रतिक्रिया समय (औसत) इनपुट टोकन आउटपुट टोकन रीजनिंग टोकन
DeepSeek V4 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

त्वरित तुलना

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