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

Claude Opus 4.8 (medium) 平均分领先，为 8.8 vs 7.8。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.324 vs $1.983。 Claude Opus 4.8 (medium) 更快，为 12.97s vs 23.28s，通过率为 83.3% vs 80.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-18

已对比模型

排名
#40
总输出令牌
51,927
响应时间（平均）
12.97s
总成本
$1.983
排名
#86
总输出令牌
61,761
响应时间（平均）
23.28s
总成本
$0.324
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 (medium)快约 1.8 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 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 8.8 7.8
排名 #40 #86
可靠性 10.0 9.5
一致性 9.2 8.0
尝试次数 66/66 63/66
测试正确
尝试通过率 83.3% 80.3%
不稳定测试 2 4
总运行次数 66 63
每个结果成本 11.662 2.159
总成本 $1.983 $0.324
输入价格 $5.000 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $25.000 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 138,448 37,199
输出令牌 40,765 12,261
推理令牌 11,162 49,500
响应时间（平均） 12.97s 23.28s
响应时间（最大） 70.54s 101.36s
响应时间（总计） 285.29s 488.94s
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.

#40 Claude Opus 4.8

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

#86 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 10.0 10.0 100.0% 0 15.33s 10,590 9,945 1,381
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

快速对比

切换对比组合

Claude Opus 4.8mediumvsGemini 3.5 Flash LitehighClaude Opus 4.8mediumvsGemini 3.6 FlashlowClaude Opus 4.8mediumvsGLM 5.3 FlashmaxQwen3.8 27BlowvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8mediumvsGemini 3.5 FlashlowGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8mediumvsMuse Spark 1.2highClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumSeed-2.0-CodelowvsGLM 5.2medium