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Qwen3.7 Flash (high) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) が平均スコアでリードし、7.8 vs 7.8 です。 Qwen3.7 Flash (high) の benchmark コストが低く、$0.052 vs $0.224 です。 GLM 5.2 (medium) の方が高速で、23.28s vs 41.37s です、成功率は 71.2% vs 80.3% 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: 2026-09-10

比較対象モデル

順位
#91
合計出力トークン
370,250
応答時間(平均)
41.37s
合計コスト
$0.052
順位
#85
合計出力トークン
61,761
応答時間(平均)
23.28s
合計コスト
$0.224
おすすめモデル Qwen3.7 Flash (high)

スコアはここでの最高値に近く(7.8 vs 7.8)、GLM 5.2 (medium) より約 4.3 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high リリース: 2026-07-28 GLM 5.2 GLM 5.2 medium リリース: 2026-06-17
スコア 7.8 7.8
順位 #91 #85
信頼性 10.0 9.5
一貫性 7.8 8.0
試行回数 66/66 63/66
正解テスト
試行ごとの合格率 71.2% 80.3%
不安定なテスト 6 4
総実行回数 66 63
結果あたりのコスト 0.398 2.159
合計コスト $0.052 $0.224
入力価格 $0.030 / 1M $0.966 / 1M
出力価格 $0.130 / 1M $3.036 / 1M
合計入力トークン 116,331 37,199
出力トークン 12,330 12,261
推論トークン 357,920 49,500
応答時間(平均) 41.37s 23.28s
応答時間(最大) 431.47s 101.36s
応答時間(合計) 910.11s 488.94s
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 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.

#91 Qwen3.7 Flash

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
600.0s
トークン
0 tok

#85 GLM 5.2

medium
コスト
$0.041
時間
195.8s
トークン
9,287 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
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

クイック比較

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