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Qwen3.6 35B A3B (medium) vs GLM 5.2

GLM 5.2 が平均スコアでリードし、6.6 vs 6.5 です。 GLM 5.2 の benchmark コストが低く、$0.152 vs $0.812 です。 GLM 5.2 の方が高速で、11.27s vs 59.92s です、成功率は 58.0% 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: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#193
合計出力トークン
776,174
応答時間(平均)
59.92s
合計コスト
$0.812
順位
#186
合計出力トークン
17,685
応答時間(平均)
11.27s
合計コスト
$0.152
おすすめモデル GLM 5.2

ここでは最高スコア(6.6)で、Qwen3.6 35B A3B (medium) より約 5.4 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B medium リリース: 2026-04-20 GLM 5.2 GLM 5.2 none リリース: 2026-06-17
スコア 6.5 6.6
順位 #193 #186
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.0 9.0
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 58.0% 63.8%
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 6.732 1.753
合計コスト $0.812 $0.152
入力価格 $0.150 / 1M $0.325 / 1M
出力価格 $1.000 / 1M $3.990 / 1M
合計入力トークン 282,192 247,919
出力トークン 75,306 17,685
推論トークン 700,868 0
応答時間(平均) 59.92s 11.27s
応答時間(最大) 817.57s 79.65s
応答時間(合計) 1258.32s 259.32s
パラメータ 35B 総数 (3B 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.

#193 Qwen3.6 35B A3B

medium
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

#186 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
Qwen3.6 35B A3B 7.7 10.0 66.7% 0 50.55s 5,051 7,929 37,223
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

クイック比較

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