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GPT 5.3 Chat (default) vs GLM 5.2

平均スコアは 6.7 vs 6.6 でほぼ同等です。 GLM 5.2 の benchmark コストが低く、$0.250 vs $0.533 です。 GPT 5.3 Chat (default) の方が高速で、6.31s vs 11.27s です、成功率は 62.3% vs 63.8% 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: 2026-10-07

比較対象モデル

順位
#193
合計出力トークン
28,179
応答時間(平均)
6.31s
合計コスト
$0.533
順位
#198
合計出力トークン
17,685
応答時間(平均)
11.27s
合計コスト
$0.250
おすすめモデル GLM 5.2

ここでは最高スコア(6.6)で、GPT 5.3 Chat (default) より約 2.1 倍低コストです。

詳細比較

指標 GPT 5.3 Chat GPT 5.3 Chat default リリース: 2026-03-03 GLM 5.2 GLM 5.2 none リリース: 2026-06-17
スコア 6.7 6.6
順位 #193 #198
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 9.0
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 62.3% 63.8%
不安定なテスト 4 3
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 4.097 1.753
合計コスト $0.533 $0.250
入力価格 $1.750 / 1M $0.153 / 1M
出力価格 $14.000 / 1M $12.000 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし $0.150 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 78,846 247,919
出力トークン 7,635 17,685
推論トークン 20,544 0
応答時間(平均) 6.31s 11.27s
応答時間(最大) 18.33s 79.65s
応答時間(合計) 138.73s 259.32s
パラメータ ~400B 総数 (~17B 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

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

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.

#193 GPT 5.3 Chat

default
コスト
$0.008
時間
8.1s
トークン
634 tok

#198 GLM 5.2

none
コスト
$0.033
時間
87.7s
トークン
7,455 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
GPT 5.3 Chat 5.6 4.7 55.6% 2 10.52s 7,302 808 5,824
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

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