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AI BENCHY
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Qwen: Qwen3.5-27B vs Z.ai: GLM 5.2

GLM 5.2 lidera na pontuação média com 6.6 vs 6.5. GLM 5.2 tem menor custo de benchmark com $0.047 vs $0.090. Qwen3.5-27B é mais rápido com 4.76s vs 9.34s, com taxas de acerto de 40.9% vs 59.1%.

Modelo recomendadoQwen3.5-27BA pontuação fica perto da melhor aqui (6.5 vs 6.6) e responde cerca de 2.0x mais rápido que GLM 5.2.

Benchmarks gerados a partir das suítes de teste do AI BENCHY em: 2026-07-18

Métrica Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B none Lançamento: 2026-02-24 GLM 5.2 GLM 5.2 none Lançamento: 2026-06-17
Pontuação 6.5 6.6
Posição #100 #94
Confiabilidade 10.0 10.0
Consistência 9.3 9.2
Testes corretos
Taxa de acerto por tentativa 40.9% 59.1%
Testes instáveis 2 2
Execuções totais 66 64
Custo por resultado 0.763 1.421
Custo total $0.090 $0.047
Preço de entrada $0.260 / 1M $0.293 / 1M
Preço de saída $2.600 / 1M $0.920 / 1M
Total de tokens de entrada 102,316 112,359
Tokens de saída 24,321 14,340
Tokens de raciocínio 0 0
Tempo de resposta (médio) 4.76s 9.34s
Tempo de resposta (máx.) 69.46s 79.65s
Tempo de resposta (total) 104.71s 205.46s

Hamster playing table tennis

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

#100 Qwen3.5-27B

none
Custo
$0.007
Tempo
42.9s
Tokens
4,273 tok

#94 GLM 5.2

none
SVG inválido
Custo
$0.033
Tempo
87.7s
Tokens
7,455 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
Qwen3.5-27B 5.8 10.0 33.3% 0 1.80s 7,913 415 0
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

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