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Qwen3.8 27B (medium) vs GLM 5 (medium)

Qwen3.8 27B (medium) が平均スコアでリードし、7.8 vs 7.7 です。 Qwen3.8 27B (medium) の benchmark コストが低く、~$0.058 vs $0.228 です。 Qwen3.8 27B (medium) の方が高速で、33.05s vs 33.54s です、成功率は 66.7% vs 78.8% 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: 2026-09-28

比較対象モデル

順位
#101
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
#105
合計出力トークン
124,566
応答時間(平均)
33.54s
合計コスト
$0.228
おすすめモデル Qwen3.8 27B (medium)

ここでは最高スコア(7.8)で、GLM 5 (medium) より約 4.0 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 GLM 5 medium リリース: 2026-02-12
スコア 7.8 7.7
順位 #101 #105
信頼性 9.6 10.0
一貫性 9.7 8.1
試行回数 66/66 63/66
正解テスト
試行ごとの合格率 66.7% 78.8%
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 ~0.409 1.668
合計コスト ~$0.058 $0.228
入力価格 該当なし $0.600 / 1M
出力価格 該当なし $1.920 / 1M
合計入力トークン 98,266 35,224
出力トークン 1,861 21,570
推論トークン 134,301 102,996
応答時間(平均) 33.05s 33.54s
応答時間(最大) 214.63s 99.85s
応答時間(合計) 694.04s 435.99s
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.

#101 Qwen3.8 27B

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

#105 GLM 5

medium
コスト
$0.005
時間
20.7s
トークン
2,068 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 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

クイック比較

比較ペアを切り替え

Seed-2.0-CodelowvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsQwen3.8 27BmediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5mediumSeed-2.0-CodelowvsQwen3.8 27BmediumDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumDeepSeek V4 Flash 0423highvsGLM 5mediumDeepSeek V4 ProhighvsQwen3.8 27BmediumMiMo-V2.6-FlashlowvsGLM 5mediumGPT-5.2 ChatnonevsQwen3.8 27BmediumDeepSeek V4 Flash 0423highvsQwen3.8 27BmediumKimi K3maxvsQwen3.8 27Bmedium