- 排名
- #40
- 总输出令牌
- 544,164
- 响应时间（平均）
- 110.77s
- 总成本
- $0.123
DeepSeek V4 Flash 0731 (high) vs GLM 5.2 (high)
平均分几乎持平，为 8.0 vs 8.0。 DeepSeek V4 Flash 0731 (high) benchmark 成本更低，为 $0.123 vs $0.919。 GLM 5.2 (high) 更快，为 62.65s vs 110.77s，通过率为 78.8% vs 71.2%。
- 排名
- #39
- 总输出令牌
- 295,347
- 响应时间（平均）
- 62.65s
- 总成本
- $0.919
推荐模型
DeepSeek V4 Flash 0731 (high)
它在这里得分最高（8.0），同时成本比GLM 5.2 (high)低约 7.5 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 high | GLM 5.2 GLM 5.2 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.0 | 8.0 |
| 排名 | #40 | #39 |
| 可靠性 | 9.6 | 10.0 |
| 一致性 | 7.8 | 8.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 78.8% | 71.2% |
| 不稳定测试 | 6 | 3 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.878 | 5.873 |
| 总成本 | $0.123 | $0.919 |
| 输入价格 | $0.140 / 1M | $0.908 / 1M |
| 输出价格 | $0.280 / 1M | $2.854 / 1M |
| 总输入令牌 | 96,609 | 83,813 |
| 输出令牌 | 32,924 | 69,688 |
| 推理令牌 | 511,240 | 225,659 |
| 响应时间（平均） | 110.77s | 62.65s |
| 响应时间（最大） | 600.61s | 599.43s |
| 响应时间（总计） | 2437.00s | 1378.34s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#40 DeepSeek V4 Flash 0731
high
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 187.3s
- 令牌
- 19,048 tok
#39 GLM 5.2
high
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 13.62s | 1,488 | 542 | 10,576 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.80s | 639 | 406 | 2,660 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 6.3 | 4.2 | 77.8% | 2 | 252.67s | 7,044 | 2,160 | 191,210 | |
| GLM 5.2 | 6.4 | 8.6 | 33.3% | 0 | 73.03s | 5,124 | 2,302 | 22,546 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 87.10s | 67,283 | 11,903 | 41,397 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 321.47s | 61,516 | 18,824 | 63,861 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.65s | 7,764 | 336 | 1,259 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.81s | 7,143 | 435 | 1,414 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 428.10s | 607 | 16,062 | 230,528 | |
| GLM 5.2 | 3.7 | 6.5 | 22.2% | 1 | 73.97s | 551 | 46,693 | 90,566 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.64s | 708 | 72 | 533 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.90s | 498 | 63 | 1,743 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.46s | 1,101 | 119 | 939 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.26s | 678 | 151 | 1,210 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 8.2 | 7.7 | 77.8% | 1 | 9.36s | 1,305 | 397 | 6,801 | |
| GLM 5.2 | 6.0 | 4.6 | 66.7% | 2 | 33.71s | 665 | 568 | 22,392 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.42s | 8,889 | 357 | 451 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.25s | 6,861 | 246 | 503 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 110.63s | 420 | 976 | 27,546 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 127.82s | 138 | 0 | 18,764 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2highStep 3.7 FlashmediumvsGLM 5.2highDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5.2 ChatnoneDeepSeek V4 Flash 0731highvsStep 3.7 FlashmediumGPT-5 MinimediumvsGLM 5.2highDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5 MinimediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsInklingmediumInklingmediumvsGLM 5.2highDeepSeek V4 Flash 0731highvsKimi K3maxKimi K3maxvsGLM 5.2highDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGLM 5.2highSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 Flash 0731high