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Kimi K3.1 Pro (high) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) lidera na pontuação média com 8.2 vs 8.2. GLM 5.2 (medium) tem menor custo de benchmark com $1.007 vs $1.646. GLM 5.2 (medium) é mais rápido com 26.88s vs 54.31s, com taxas de acerto de 79.7% vs 81.2%.

Benchmarks gerados a partir das suítes de teste do AI BENCHY em: 2026-10-24

Modelos comparados

Posição
#107
Total de tokens de saída
114,612
Tempo de resposta (médio)
54.31s
Custo total
$1.646
Posição
#104
Total de tokens de saída
81,020
Tempo de resposta (médio)
26.88s
Custo total
$1.007
Modelo recomendado GLM 5.2 (medium)

Tem a melhor pontuação aqui (8.2) e custa cerca de 1.6x menos que Kimi K3.1 Pro (high).

Comparação detalhada

Métrica Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro high Lançamento: 2026-10-24 GLM 5.2 GLM 5.2 medium Lançamento: 2026-06-17
Pontuação 8.2 8.2
Posição #107 #104
Confiabilidade 8.5 9.6
Consistência 8.4 8.1
Tentativas 69/69 66/69
Testes corretos
Taxa de acerto por tentativa 79.7% 81.2%
Testes instáveis 5 4
Execuções totais 69 66
Custo por resultado 10.288 2.890
Custo total $1.646 $1.007
Preço de entrada $2.000 / 1M $0.153 / 1M
Preço de saída $10.000 / 1M $12.000 / 1M
Preço de leitura do cache $0.200 / 1M $0.150 / 1M
Preço de escrita no cache N/D N/D
Total de tokens de entrada 249,927 227,164
Tokens de saída 10,175 20,029
Tokens de raciocínio 104,437 60,991
Tempo de resposta (médio) 54.31s 26.88s
Tempo de resposta (máx.) 601.80s 102.40s
Tempo de resposta (total) 1249.02s 591.34s
Parâmetros ~2.8T no total (~104B ativos) 744B no total (40B ativos)
Disponibilidade Código fechado Código aberto

Os preços de cache aplicam-se aos tokens de entrada. A leitura reutiliza prompts em cache; a escrita armazena-os e pode custar mais. Os tokens de saída usam o preço de saída.

Geração showcase de modelos

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#107 MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

high
Custo
$0.074
Tempo
141.9s
Tokens
7,498 tok

#104 GLM 5.2

medium
Custo
$0.041
Tempo
195.8s
Tokens
9,287 tok

Melhores modelos por pontuação

Pontuação vs custo total

Tempo de resposta (médio)

Pontuação vs Tempo de resposta (médio)

Total de tokens de saída

Pontuação vs Total de tokens de saída

Detalhamento por categoria

Programação Pontuação Consistência Taxa de acerto por tentativa Testes instáveis Testes corretos Tempo de resposta (médio) Tokens de entrada Tokens de saída Tokens de raciocínio
Kimi K3.1 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 24.94s 8,070 464 9,637
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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