- 排名
- #66
- 总输出令牌
- 212,558
- 响应时间（平均）
- 65.89s
- 总成本
- $0.681
Seed-2.0-Code (low) vs GLM 5 (medium)
平均分几乎持平，为 7.7 vs 7.7。 GLM 5 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.307 vs $0.681。 GLM 5 (medium) 更快，为 33.54s vs 65.89s，通过率为 80.3% vs 78.8%。
- 排名
- #67
- 总输出令牌
- 124,566
- 响应时间（平均）
- 33.54s
- 总成本
- $0.307
推荐模型
GLM 5 (medium)
它在这里得分最高（7.7），同时成本比Seed-2.0-Code (low)低约 2.2 倍。
详细对比
| 指标 | Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low | GLM 5 GLM 5 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.7 | 7.7 |
| 排名 | #66 | #67 |
| 可靠性 | 5.7 | 10.0 |
| 一致性 | 7.5 | 8.1 |
| 尝试次数 | 66/66 | 63/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 80.3% | 78.8% |
| 不稳定测试 | 7 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 5.235 | 1.668 |
| 总成本 | $0.681 | $0.307 |
| 输入价格 | $0.500 / 1M | $0.950 / 1M |
| 输出价格 | $3.000 / 1M | $2.551 / 1M |
| 总输入令牌 | 85,648 | 35,224 |
| 输出令牌 | 8,142 | 21,570 |
| 推理令牌 | 204,416 | 102,996 |
| 响应时间（平均） | 65.89s | 33.54s |
| 响应时间（最大） | 485.92s | 99.85s |
| 响应时间（总计） | 1449.53s | 435.99s |
| 参数量 | ~200B 总计 (~20B 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.
#66 Seed-2.0-Code
low
Provider returned error
- 成本
- $0.000
- 时间
- 0.3s
- 令牌
- 0 tok
#67 GLM 5
medium- 成本
- $0.005
- 时间
- 20.7s
- 令牌
- 2,068 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
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 39.56s | 930 | 2,650 | 15,987 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 23.66s | 555 | 480 | 7,056 |
| 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 | 5.0 | 77.8% | 2 | 109.70s | 7,948 | 455 | 55,759 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 74.30s | 7,254 | 2,997 | 52,930 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 99.12s | 55,969 | 3,774 | 21,408 | |
| GLM 5 | 5.0 | 5.0 | 50.0% | 0 | 28.96s | 12,804 | 662 | 3,242 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 24.88s | 8,046 | 246 | 1,639 | |
| GLM 5 | 7.1 | 5.6 | 83.3% | 1 | 8.90s | 5,508 | 567 | 3,734 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 191.85s | 966 | 16 | 103,875 | |
| GLM 5 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 0ms | 260 | 13,176 | 14,137 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 6.5 | 3.4 | 66.7% | 1 | 11.14s | 579 | 179 | 1,117 | |
| GLM 5 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 14.69s | 477 | 2,020 | 2,248 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.20s | 828 | 72 | 1,034 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.25s | 636 | 1,001 | 2,129 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.50s | 885 | 445 | 2,470 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.33s | 609 | 33 | 4,076 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 55.56s | 9,315 | 296 | 637 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.93s | 6,935 | 233 | 994 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 10.02s | 182 | 9 | 490 | |
| GLM 5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 67.37s | 186 | 401 | 12,450 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.6 LunahighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.6mediumvsSeed-2.0-CodelowSeed-2.0-CodelowvsGPT-5.6 LunahighClaude Opus 4.8lowvsGLM 5mediumSolar Pro 4xhighvsGLM 5mediumSeed-2.0-CodelowvsSolar Pro 4xhighDeepSeek V4 FlashhighvsGLM 5mediumSeed-2.0-CodelowvsQwen3.7 FlashhighSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 FlashhighDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5mediumSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Prohigh