ナビゲーション
AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

Qwen3.8 27B (medium) 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。 ローカルハードウェアの費用は計測していないため、費用の比較はできません。 GLM 5.2 (medium) の方が高速で、23.28s vs 33.05s です、成功率は 66.7% 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: 2026-08-15

順位
#68
合計出力トークン
136,162
応答時間(平均)
33.05s
合計コスト
該当なし
順位
#65
合計出力トークン
61,761
応答時間(平均)
23.28s
合計コスト
$0.276
おすすめモデル GLM 5.2 (medium)

この比較で最も高いスコア(7.8)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

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 medium リリース: 2026-06-17
スコア 7.8 7.8
順位 #68 #65
信頼性 9.6 9.5
一貫性 9.7 8.0
試行回数 66/66 63/66
正解テスト
試行ごとの合格率 66.7% 80.3%
不安定なテスト 1 4
総実行回数 66 63
結果あたりのコスト 該当なし 2.159
合計コスト 該当なし $0.276
入力価格 該当なし $1.190 / 1M
出力価格 該当なし $3.740 / 1M
合計入力トークン 98,266 37,199
出力トークン 1,861 12,261
推論トークン 134,301 49,500
応答時間(平均) 33.05s 23.28s
応答時間(最大) 214.63s 101.36s
応答時間(合計) 694.04s 488.94s
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.

#68 Qwen3.8 27B

medium
コスト
該当なし
時間
43.4s
トークン
2,956 tok

#65 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
Qwen3.8 27B 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

クイック比較

比較ペアを切り替え

Claude Opus 4.8lowvsQwen3.8 27BmediumSeed-2.0-CodelowvsQwen3.8 27BmediumQwen3.8 27BlowvsGLM 5.2mediumGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4 ProhighvsQwen3.8 27BmediumSeed-2.0-CodelowvsGLM 5.2mediumGPT-5.2 ChatnonevsQwen3.8 27BmediumDeepSeek V4 Flash 0423highvsQwen3.8 27Bmedium