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Claude Opus 4.8 (medium) vs GLM 5.2 (high)

GLM 5.2 (high) が平均スコアでリードし、8.4 vs 8.3 です。 GLM 5.2 (high) の benchmark コストが低く、$1.620 vs $3.490 です。 Claude Opus 4.8 (medium) の方が高速で、16.72s vs 69.11s です、成功率は 82.6% vs 71.0% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#80
合計出力トークン
67,842
応答時間(平均)
16.72s
合計コスト
$3.490
順位
#75
合計出力トークン
382,582
応答時間(平均)
69.11s
合計コスト
$1.620
おすすめモデル Claude Opus 4.8 (medium)

スコアはここでの最高値に近く(8.3 vs 8.4)、GLM 5.2 (high) より約 4.1 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 medium リリース: 2026-05-28 GLM 5.2 GLM 5.2 high リリース: 2026-06-17
スコア 8.3 8.4
順位 #80 #75
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.0 8.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 82.6% 71.0%
不安定なテスト 3 3
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 20.527 7.314
合計コスト $3.490 $1.620
入力価格 $5.000 / 1M $0.325 / 1M
出力価格 $25.000 / 1M $3.990 / 1M
合計入力トークン 360,294 288,913
出力トークン 43,441 79,462
推論トークン 24,401 303,120
応答時間(平均) 16.72s 69.11s
応答時間(最大) 99.37s 599.43s
応答時間(合計) 384.66s 1589.43s
パラメータ ~5T 総数 (~500B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 クローズド オープンソース

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#80 Claude Opus 4.8

medium
コスト
$0.057
時間
23.1s
トークン
2,412 tok

#75 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Claude Opus 4.8 10.0 10.0 100.0% 0 15.33s 10,590 9,945 1,381
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

クイック比較

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