- 排名
- #74
- 总输出令牌
- 96,722
- 响应时间（平均）
- 32.23s
- 总成本
- $2.961
Claude Opus 4.6 (medium) vs GLM 5 (medium)
平均分几乎持平，为 7.7 vs 7.7。 GLM 5 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.228 vs $2.961。 Claude Opus 4.6 (medium) 更快，为 32.23s vs 33.54s，通过率为 63.6% vs 78.8%。
- 排名
- #72
- 总输出令牌
- 124,566
- 响应时间（平均）
- 33.54s
- 总成本
- $0.228
推荐模型
GLM 5 (medium)
它在这里得分最高（7.7），同时成本比Claude Opus 4.6 (medium)低约 13.0 倍。
详细对比
| 指标 | Claude Opus 4.6 Claude Opus 4.6 medium | GLM 5 GLM 5 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.7 | 7.7 |
| 排名 | #74 | #72 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.8 | 8.1 |
| 尝试次数 | 66/66 | 63/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 63.6% | 78.8% |
| 不稳定测试 | 3 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 22.777 | 1.668 |
| 总成本 | $2.961 | $0.228 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $0.600 / 1M |
| 输出价格 | $25.000 / 1M | $1.920 / 1M |
| 总输入令牌 | 108,573 | 35,224 |
| 输出令牌 | 69,994 | 21,570 |
| 推理令牌 | 26,728 | 102,996 |
| 响应时间（平均） | 32.23s | 33.54s |
| 响应时间（最大） | 151.51s | 99.85s |
| 响应时间（总计） | 515.65s | 435.99s |
| 参数量 | ~5T 总计 (~500B 激活) | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#74 Claude Opus 4.6
medium
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 tok
#72 GLM 5
medium- 成本
- $0.005
- 时间
- 20.7s
- 令牌
- 2,068 tok
按分数排名的模型
分数 vs 总成本
响应时间（平均）
分数 vs 响应时间（平均）
总输出令牌
分数 vs 总输出令牌
类别细分
| 反AI技巧 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 2 | 7.45s | 840 | 986 | 1,071 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 23.66s | 555 | 480 | 7,056 |
| 编程 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 5.7 | 7.1 | 44.4% | 1 | 30.10s | 8,522 | 13,057 | 4,121 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 74.30s | 7,254 | 2,997 | 52,930 |
| 综合 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 114.08s | 76,073 | 33,018 | 9,509 | |
| GLM 5 | 5.0 | 5.0 | 50.0% | 0 | 28.96s | 12,804 | 662 | 3,242 |
| 数据解析与提取 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.37s | 8,676 | 691 | 757 | |
| GLM 5 | 7.1 | 5.6 | 83.3% | 1 | 8.90s | 5,508 | 567 | 3,734 |
| 领域专项 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 42.53s | 632 | 12,350 | 7,100 | |
| GLM 5 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 0ms | 260 | 13,176 | 14,137 |
| 通用智能 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.04s | 564 | 188 | 292 | |
| GLM 5 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 14.69s | 477 | 2,020 | 2,248 |
| 指令遵循 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.43s | 792 | 266 | 467 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.25s | 636 | 1,001 | 2,129 |
| 谜题求解 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 4.71s | 816 | 532 | 630 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.33s | 609 | 33 | 4,076 |
| 工具调用 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.73s | 11,454 | 861 | 329 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.93s | 6,935 | 233 | 994 |
| 常识问答 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 63.24s | 204 | 8,045 | 2,452 | |
| GLM 5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 67.37s | 186 | 401 | 12,450 |
快速对比
切换对比组合
Seed-2.0-CodelowvsGLM 5mediumClaude Opus 4.6mediumvsSeed-2.0-CodelowQwen3.7 FlashhighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5mediumClaude Opus 4.6mediumvsDeepSeek V4 ProhighClaude Opus 4.6mediumvsQwen3.7 FlashhighDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.6mediumvsDeepSeek V4 Flash 0423highDeepSeek V4 Flash 0423highvsGLM 5mediumClaude Opus 4.6mediumvsGPT-5.6 LunahighClaude Opus 4.6mediumvsSolar Pro 4xhighGPT-5.6 LunahighvsGLM 5medium