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Seed-2.0-Code (low) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) 平均分领先,为 8.2 vs 8.1。 Seed-2.0-Code (low) benchmark 成本更低,为 $0.881 vs $1.007。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 26.88s vs 73.02s,通过率为 78.3% vs 81.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#130
总输出令牌
253,807
响应时间(平均)
73.02s
总成本
$0.881
排名
#125
总输出令牌
81,020
响应时间(平均)
26.88s
总成本
$1.007
推荐模型 GLM 5.2 (medium)

它在这里得分最高(8.2),同时响应速度比Seed-2.0-Code (low)快约 2.7 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low 发布日期: 2026-08-12 GLM 5.2 GLM 5.2 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 8.1 8.2
排名 #130 #125
可靠性 8.9 9.6
一致性 7.9 8.1
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 78.3% 81.2%
不稳定测试 6 4
总运行次数 69 66
每个结果成本 6.288 2.890
总成本 $0.881 $1.007
输入价格 $0.500 / 1M $0.153 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.150 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 237,604 227,164
输出令牌 9,617 20,029
推理令牌 244,190 60,991
响应时间(平均) 73.02s 26.88s
响应时间(最大) 485.92s 102.40s
响应时间(总计) 1679.49s 591.34s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 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.

#130 Seed-2.0-Code

low
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.3s
令牌
0 tok

#125 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
Seed-2.0-Code 7.0 7.1 55.6% 1 109.70s 7,948 455 55,759
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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