#15 Claude Opus 4.8
medium- 成本
- $0.057
- 时间
- 23.1s
- 令牌
- 2,412 tok
AI BENCHY 对比
摘要
Claude Opus 4.8 (medium) vs GLM 5.2 (high) benchmark 对比:Claude Opus 4.8 (medium) 平均分领先,为 8.8 vs 8.0。 GLM 5.2 (high) benchmark 成本更低,为 $0.554 vs $1.107。 Claude Opus 4.8 (medium) 更快,为 9.72s vs 37.09s,通过率为 84.1% vs 77.8%。
推荐模型: Claude Opus 4.8 (medium) - 它在这里得分最高(8.8),同时响应速度比GLM 5.2 (high)快约 3.8 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-10
| 指标 | Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 medium | GLM 5.2 GLM 5.2 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.8 | 8.0 |
| 排名 | #15 | #32 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.3 |
| 一致性 | 9.6 | 7.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 84.1% | 77.8% |
| 不稳定测试 | 1 | 6 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 6.512 | 4.255 |
| 总成本 | $1.107 | $0.554 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $0.770 / 1M |
| 输出价格 | $25.000 / 1M | $2.420 / 1M |
| 总输入令牌 | 61,007 | 34,993 |
| 输出令牌 | 26,495 | 51,575 |
| 推理令牌 | 5,901 | 166,065 |
| 响应时间(平均) | 9.72s | 37.09s |
| 响应时间(最大) | 38.03s | 180.69s |
| 响应时间(总计) | 204.19s | 778.91s |
生成展示
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
| 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 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.95s | 834 | 1,179 | 478 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.80s | 639 | 406 | 2,660 |
| 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 | 4.4 | 77.8% | 2 | 73.03s | 5,124 | 2,302 | 22,546 |
| 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 4.8 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 38.03s | 23,561 | 5,260 | 1,588 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 43.51s | 12,696 | 711 | 4,267 |
| 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 4.8 | 7.1 | 5.6 | 83.3% | 1 | 12.29s | 10,503 | 481 | 312 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.81s | 7,143 | 435 | 1,414 |
| 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 4.8 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 14.59s | 975 | 7,477 | 900 | |
| GLM 5.2 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 73.97s | 551 | 46,693 | 90,566 |
| 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 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.46s | 708 | 237 | 0 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.90s | 498 | 63 | 1,743 |
| 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 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.32s | 909 | 373 | 320 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.26s | 678 | 151 | 1,210 |
| 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 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.95s | 894 | 791 | 483 | |
| GLM 5.2 | 6.0 | 4.6 | 66.7% | 2 | 33.71s | 665 | 568 | 22,392 |
| 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 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.96s | 11,775 | 301 | 225 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.25s | 6,861 | 246 | 503 |
| 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 4.8 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.14s | 258 | 451 | 214 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 127.82s | 138 | 0 | 18,764 |
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