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Claude Opus 4.8 (low) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) 平均分领先,为 8.2 vs 7.2。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $1.007 vs $3.787。 Claude Opus 4.8 (low) 更快,为 17.13s vs 26.88s,通过率为 78.3% vs 81.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#172
总输出令牌
69,489
响应时间(平均)
17.13s
总成本
$3.787
排名
#102
总输出令牌
81,020
响应时间(平均)
26.88s
总成本
$1.007
推荐模型 GLM 5.2 (medium)

它在这里得分最高(8.2),同时成本比Claude Opus 4.8 (low)低约 3.8 倍。

详细对比

指标 Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 low 发布日期: 2026-05-28 GLM 5.2 GLM 5.2 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 7.2 8.2
排名 #172 #102
可靠性 10.0 9.6
一致性 8.6 8.1
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 78.3% 81.2%
不稳定测试 4 4
总运行次数 69 66
每个结果成本 23.669 2.890
总成本 $3.787 $1.007
输入价格 $5.000 / 1M $0.153 / 1M
输出价格 $25.000 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.500 / 1M $0.150 / 1M
缓存写入价格 $6.250 / 1M 不适用
总输入令牌 409,947 227,164
输出令牌 46,060 20,029
推理令牌 23,429 60,991
响应时间(平均) 17.13s 26.88s
响应时间(最大) 127.97s 102.40s
响应时间(总计) 394.01s 591.34s
参数量 ~5T 总计 (~500B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#172 Claude Opus 4.8

low
成本
$0.031
时间
14.1s
令牌
1,345 tok

#102 GLM 5.2

medium
成本
$0.041
时间
195.8s
令牌
9,287 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

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 4.8 6.6 4.6 77.8% 2 7.58s 10,590 3,637 809
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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