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AI BENCHY
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DeepSeek V3.2 (medium) vs GLM 5.1 (medium)

平均スコアは 7.0 vs 7.0 でほぼ同等です。 DeepSeek V3.2 (medium) の benchmark コストが低く、$0.078 vs $0.948 です。 GLM 5.1 (medium) の方が高速で、58.80s vs 68.43s です、成功率は 65.2% vs 65.2% 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: 2026-08-29

順位
#119
合計出力トークン
128,787
応答時間(平均)
68.43s
合計コスト
$0.078
順位
#120
合計出力トークン
215,889
応答時間(平均)
58.80s
合計コスト
$0.948
おすすめモデル DeepSeek V3.2 (medium)

ここでは最高スコア(7.0)で、GLM 5.1 (medium) より約 12.3 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium リリース: 2025-12-01 GLM 5.1 GLM 5.1 medium リリース: 2026-04-07
スコア 7.0 7.0
順位 #119 #120
信頼性 10.0 8.1
一貫性 7.4 8.4
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 65.2% 65.2%
不安定なテスト 7 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.672 6.923
合計コスト $0.078 $0.948
入力価格 $0.269 / 1M $1.260 / 1M
出力価格 $0.400 / 1M $3.961 / 1M
合計入力トークン 101,056 82,592
出力トークン 11,832 16,089
推論トークン 116,955 199,800
応答時間(平均) 68.43s 58.80s
応答時間(最大) 376.10s 308.75s
応答時間(合計) 1505.53s 1234.72s
パラメータ 671B 総数 (37B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 オープンソース 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.

#119 DeepSeek V3.2

medium
コスト
$0.001
時間
53.6s
トークン
1,932 tok

#120 GLM 5.1

medium
無効なSVG
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
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

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