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

GLM 5.2 (high) 平均分领先,为 8.4 vs 8.3。 GLM 5.2 (high) benchmark 成本更低,为 $1.620 vs $3.490。 Claude Opus 4.8 (medium) 更快,为 16.72s vs 69.11s,通过率为 82.6% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#80
总输出令牌
67,842
响应时间(平均)
16.72s
总成本
$3.490
排名
#75
总输出令牌
382,582
响应时间(平均)
69.11s
总成本
$1.620
推荐模型 Claude Opus 4.8 (medium)

它的得分接近这里的最高分(8.3 vs 8.4),同时响应速度比GLM 5.2 (high)快约 4.1 倍。

详细对比

指标 Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 medium 发布日期: 2026-05-28 GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数 8.3 8.4
排名 #80 #75
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.0 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 82.6% 71.0%
不稳定测试 3 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 20.527 7.314
总成本 $3.490 $1.620
输入价格 $5.000 / 1M $0.325 / 1M
输出价格 $25.000 / 1M $3.990 / 1M
总输入令牌 360,294 288,913
输出令牌 43,441 79,462
推理令牌 24,401 303,120
响应时间(平均) 16.72s 69.11s
响应时间(最大) 99.37s 599.43s
响应时间(总计) 384.66s 1589.43s
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.

#80 Claude Opus 4.8

medium
成本
$0.057
时间
23.1s
令牌
2,412 tok

#75 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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 10.0 10.0 100.0% 0 15.33s 10,590 9,945 1,381
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

快速对比

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