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AI BENCHY
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Qwen3.8 2.4T A95B (low) vs GLM 5.2 (high)

Qwen3.8 2.4T A95B (low) が平均スコアでリードし、8.2 vs 8.0 です。 GLM 5.2 (high) の benchmark コストが低く、$0.972 vs $3.113 です。 GLM 5.2 (high) の方が高速で、62.65s vs 132.39s です、成功率は 78.8% vs 71.2% 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: 2026-08-12

順位
#46
合計出力トークン
554,485
応答時間(平均)
132.39s
合計コスト
$3.113
順位
#52
合計出力トークン
295,347
応答時間(平均)
62.65s
合計コスト
$0.972
おすすめモデル GLM 5.2 (high)

スコアはここでの最高値に近く(8.0 vs 8.2)、Qwen3.8 2.4T A95B (low) より約 3.2 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B low リリース: 2026-08-12 GLM 5.2 GLM 5.2 high リリース: 2026-06-17
スコア 8.2 8.0
順位 #46 #52
信頼性 9.1 10.0
一貫性 8.9 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 78.8% 71.2%
不安定なテスト 3 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 19.453 5.873
合計コスト $3.113 $0.972
入力価格 $2.000 / 1M $0.500 / 1M
出力価格 $6.000 / 1M $3.150 / 1M
合計入力トークン 113,340 83,813
出力トークン 107,311 69,688
推論トークン 447,174 225,659
応答時間(平均) 132.39s 62.65s
応答時間(最大) 534.21s 599.43s
応答時間(合計) 2912.56s 1378.34s
パラメータ 2.4T 総数 (95B アクティブ) 744B 総数 (40B アクティブ)
公開状況 重み公開 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.

#46 Qwen3.8 2.4T A95B

low
コスト
$0.100
時間
193.2s
トークン
16,767 tok

#52 GLM 5.2

high
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
Qwen3.8 2.4T A95B 7.6 7.2 77.8% 1 172.53s 6,716 21,405 57,399
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

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