- 排名
- #69
- 总输出令牌
- 101,296
- 响应时间（平均）
- 47.94s
- 总成本
- $0.236
Seed-2.0-Lite (medium) vs GLM 5 (medium)
平均分几乎持平，为 7.8 vs 7.7。 GLM 5 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.228 vs $0.236。 GLM 5 (medium) 更快，为 33.54s vs 47.94s，通过率为 69.7% vs 78.8%。
- 排名
- #72
- 总输出令牌
- 124,566
- 响应时间（平均）
- 33.54s
- 总成本
- $0.228
推荐模型
GLM 5 (medium)
它在本次比较中得分最高（7.7），并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。
详细对比
| 指标 | Seed-2.0-Lite Seed-2.0-Lite medium | GLM 5 GLM 5 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.8 | 7.7 |
| 排名 | #69 | #72 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 8.1 |
| 尝试次数 | 66/66 | 63/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 69.7% | 78.8% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 1.809 | 1.668 |
| 总成本 | $0.236 | $0.228 |
| 输入价格 | $0.250 / 1M | $0.600 / 1M |
| 输出价格 | $2.000 / 1M | $1.920 / 1M |
| 总输入令牌 | 129,906 | 35,224 |
| 输出令牌 | 12,530 | 21,570 |
| 推理令牌 | 88,766 | 102,996 |
| 响应时间（平均） | 47.94s | 33.54s |
| 响应时间（最大） | 254.92s | 99.85s |
| 响应时间（总计） | 1054.57s | 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.
#69 Seed-2.0-Lite
medium- 成本
- $0.005
- 时间
- 86.7s
- 令牌
- 2,354 tok
#72 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-Lite | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 17.99s | 942 | 996 | 7,142 | |
| 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-Lite | 8.0 | 9.8 | 66.7% | 0 | 156.74s | 8,247 | 458 | 31,890 | |
| 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-Lite | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 58.52s | 99,411 | 9,809 | 13,940 | |
| 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-Lite | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.07s | 8,562 | 246 | 1,742 | |
| 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-Lite | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 84.35s | 852 | 12 | 24,616 | |
| 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-Lite | 6.7 | 3.6 | 66.7% | 1 | 18.25s | 582 | 304 | 1,620 | |
| 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-Lite | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.26s | 834 | 71 | 1,480 | |
| 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-Lite | 9.0 | 7.9 | 88.9% | 1 | 10.23s | 894 | 403 | 3,285 | |
| 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-Lite | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.38s | 9,306 | 222 | 1,011 | |
| 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-Lite | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 48.32s | 276 | 9 | 2,040 | |
| 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
Seed-2.0-CodelowvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsSeed-2.0-LitemediumSeed-2.0-LitemediumvsQwen3.7 FlashhighQwen3.7 FlashhighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5mediumDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumDeepSeek V4 Flash 0423highvsGLM 5mediumSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 ProhighSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 Flash 0423highSeed-2.0-LitemediumvsQwen3.8 27BlowSeed-2.0-LitemediumvsGPT-5.2 ChatnoneGPT-5.6 LunahighvsGLM 5medium