ナビゲーション
AI BENCHY
Advertise here

Qwen3.5-122B-A10B vs GLM 5.1

平均スコアは 5.7 vs 5.7 でほぼ同等です。 GLM 5.1 の benchmark コストが低く、$0.164 vs $0.247 です。 GLM 5.1 の方が高速で、6.74s vs 12.93s です、成功率は 33.3% vs 45.5% 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: 2026-08-20

順位
#204
合計出力トークン
88,459
応答時間(平均)
12.93s
合計コスト
$0.247
順位
#202
合計出力トークン
14,393
応答時間(平均)
6.74s
合計コスト
$0.164
おすすめモデル GLM 5.1

ここでは最高スコア(5.7)で、Qwen3.5-122B-A10B より約 1.5 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B none リリース: 2026-02-24 GLM 5.1 GLM 5.1 none リリース: 2026-04-07
スコア 5.7 5.7
順位 #204 #202
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.3 8.2
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 33.3% 45.5%
不安定なテスト 2 5
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 4.182 2.073
合計コスト $0.247 $0.164
入力価格 $0.260 / 1M $0.966 / 1M
出力価格 $2.080 / 1M $3.036 / 1M
合計入力トークン 241,575 124,219
出力トークン 88,459 14,393
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 12.93s 6.74s
応答時間(最大) 212.63s 61.20s
応答時間(合計) 284.39s 148.20s
パラメータ 122B 総数 (10B 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.

#204 Qwen3.5-122B-A10B

none
コスト
$0.016
時間
44.5s
トークン
6,431 tok

#202 GLM 5.1

none
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
Qwen3.5-122B-A10B 3.7 7.0 22.2% 1 2.77s 7,913 693 0
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

クイック比較

比較ペアを切り替え