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Apodex 1.1 Mini (high) vs GLM 5.2

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.6。 Apodex 1.1 Mini (high) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.173。 GLM 5.2 更快,为 11.27s vs 31.25s,通过率为 68.1% vs 63.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-02

已对比模型

排名
#184
总输出令牌
477,469
响应时间(平均)
31.25s
总成本
$0.000
排名
#187
总输出令牌
17,685
响应时间(平均)
11.27s
总成本
$0.173
推荐模型 GLM 5.2

它在这里得分最高(6.6),同时响应速度比Apodex 1.1 Mini (high)快约 2.8 倍。

详细对比

指标 Apodex 1.1 Mini Apodex 1.1 Mini high 发布日期: 2026-10-02 免费可用 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.7 6.6
排名 #184 #187
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.0 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 68.1% 63.8%
不稳定测试 9 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 1.753
总成本 $0.000 $0.173
输入价格 $0.000 / 1M $0.410 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $3.990 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.260 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 365,069 247,919
输出令牌 133,336 17,685
推理令牌 344,133 0
响应时间(平均) 31.25s 11.27s
响应时间(最大) 114.61s 79.65s
响应时间(总计) 718.67s 259.32s
参数量 35B 总计 (~3B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 开源 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.

#184 Apodex 1.1 Mini

high
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
成本
$0.000
时间
290.6s
令牌
0 tok

#187 GLM 5.2

none
成本
$0.033
时间
87.7s
令牌
7,455 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
Apodex 1.1 Mini 5.5 2.4 66.7% 3 46.96s 7,893 26,748 72,704
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

快速对比

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