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Qwen3.8 27B (medium) vs GLM 5.2 (high)

GLM 5.2 (high) が平均スコアでリードし、8.0 vs 7.8 です。 Qwen3.8 27B (medium) の benchmark コストが低く、~$0.058 vs $1.623 です。 Qwen3.8 27B (medium) の方が高速で、33.05s vs 69.86s です、成功率は 66.7% vs 69.7% 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: 2026-09-29

比較対象モデル

順位
#109
合計出力トークン
136,162
応答時間(平均)
33.05s
合計コスト
~$0.058
順位
#94
合計出力トークン
364,655
応答時間(平均)
69.86s
合計コスト
$1.623
おすすめモデル Qwen3.8 27B (medium)

スコアはここでの最高値に近く(7.8 vs 8.0)、GLM 5.2 (high) より約 28.4 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium リリース: 2026-08-14 GLM 5.2 GLM 5.2 high リリース: 2026-06-17
スコア 7.8 8.0
順位 #109 #94
信頼性 9.6 10.0
一貫性 9.7 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 66.7% 69.7%
不安定なテスト 1 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト ~0.409 6.849
合計コスト ~$0.058 $1.623
入力価格 該当なし $0.234 / 1M
出力価格 該当なし $4.400 / 1M
合計入力トークン 98,266 83,822
出力トークン 1,861 72,040
推論トークン 134,301 292,615
応答時間(平均) 33.05s 69.86s
応答時間(最大) 214.63s 599.43s
応答時間(合計) 694.04s 1536.98s
パラメータ 27.3B 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.

#109 Qwen3.8 27B

medium
コスト
~$0.002
時間
43.4s
トークン
2,956 tok

#94 GLM 5.2

high
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

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 27B 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

クイック比較

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