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Claude Sonnet 5.5 (medium) vs GLM 5

平均分几乎持平,为 5.7 vs 5.7。 GLM 5 benchmark 成本更低,为 $0.027 vs $0.672。 GLM 5 更快,为 4.03s vs 6.07s,通过率为 37.9% vs 42.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-29

已对比模型

排名
#266
总输出令牌
32,980
响应时间(平均)
6.07s
总成本
$0.672
排名
#268
总输出令牌
1,989
响应时间(平均)
4.03s
总成本
$0.027
推荐模型 GLM 5

它在这里得分最高(5.7),同时成本比Claude Sonnet 5.5 (medium)低约 25.7 倍。

详细对比

指标 Claude Sonnet 5.5 Claude Sonnet 5.5 medium 发布日期: 2026-09-29 GLM 5 GLM 5 none 发布日期: 2026-02-12
分数 5.7 5.7
排名 #266 #268
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.7 9.3
尝试次数 66/66 63/66
测试正确
尝试通过率 37.9% 42.4%
不稳定测试 1 1
总运行次数 66 63
每个结果成本 8.392 0.263
总成本 $0.672 $0.027
输入价格 $2.000 / 1M $0.600 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $1.920 / 1M
总输入令牌 170,771 37,135
输出令牌 23,185 1,989
推理令牌 9,795 0
响应时间(平均) 6.07s 4.03s
响应时间(最大) 26.16s 11.07s
响应时间(总计) 133.62s 56.37s
参数量 ~1T 总计 (~100B 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.

#266 Claude Sonnet 5.5

medium
成本
$0.024
时间
17.4s
令牌
2,525 tok

#268 GLM 5

none
成本
$0.007
时间
32.1s
令牌
2,023 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 Sonnet 5.5 3.4 9.7 0.0% 0 6.07s 10,608 6,767 0
GLM 5 4.0 7.8 11.1% 1 5.12s 7,256 428 0

快速对比

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