- 排名
- #150
- 总输出令牌
- 35,547
- 响应时间（平均）
- 11.71s
- 总成本
- $0.220
DeepSeek V4 Pro vs GLM 5.2
平均分几乎持平，为 6.8 vs 6.7。 GLM 5.2 benchmark 成本更低，为 $0.153 vs $0.220。 GLM 5.2 更快，为 9.65s vs 11.71s，通过率为 47.0% vs 63.6%。
- 排名
- #155
- 总输出令牌
- 14,344
- 响应时间（平均）
- 9.65s
- 总成本
- $0.153
推荐模型
GLM 5.2
它在本次比较中得分最高（6.7），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 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none | GLM 5.2 GLM 5.2 none |
|---|---|---|
| 分数 | 6.8 | 6.7 |
| 排名 | #150 | #155 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 9.2 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 47.0% | 63.6% |
| 不稳定测试 | 4 | 2 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.061 | 1.312 |
| 总成本 | $0.220 | $0.153 |
| 输入价格 | $1.002 / 1M | $0.966 / 1M |
| 输出价格 | $2.004 / 1M | $3.036 / 1M |
| 总输入令牌 | 148,078 | 112,458 |
| 输出令牌 | 35,547 | 14,344 |
| 推理令牌 | 0 | 0 |
| 响应时间（平均） | 11.71s | 9.65s |
| 响应时间（最大） | 119.44s | 79.65s |
| 响应时间（总计） | 257.67s | 212.38s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 激活) | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#150 DeepSeek V4 Pro
none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 tok
#155 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
| 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 Pro | 3.2 | 6.1 | 16.7% | 2 | 4.02s | 540 | 1,168 | 0 | |
| GLM 5.2 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 3.70s | 567 | 313 | 0 |
| 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 Pro | 5.6 | 10.0 | 33.3% | 0 | 13.38s | 7,275 | 5,500 | 0 | |
| GLM 5.2 | 3.7 | 9.5 | 0.0% | 0 | 7.55s | 7,263 | 1,958 | 0 |
| 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 Pro | 7.9 | 6.9 | 66.7% | 1 | 71.59s | 122,040 | 26,362 | 0 | |
| GLM 5.2 | 6.9 | 5.9 | 66.7% | 1 | 50.17s | 88,074 | 11,016 | 0 |
| 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 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.61s | 7,568 | 200 | 0 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.17s | 7,113 | 204 | 0 |
| 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 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.91s | 675 | 20 | 0 | |
| GLM 5.2 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 6.35s | 705 | 27 | 0 |
| 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 Pro | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.05s | 471 | 126 | 0 | |
| GLM 5.2 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 4.42s | 480 | 82 | 0 |
| 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 Pro | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 4.12s | 627 | 713 | 0 | |
| GLM 5.2 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.84s | 642 | 66 | 0 |
| 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 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.61s | 594 | 442 | 0 | |
| GLM 5.2 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 3.31s | 618 | 265 | 0 |
| 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 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.40s | 8,105 | 328 | 0 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.76s | 6,807 | 400 | 0 |
| 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 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.76s | 183 | 688 | 0 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.41s | 189 | 13 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Gemma 4 26B A4Bmedium免费可用vsGLM 5.2noneMiMo-V2.5-PromediumvsGLM 5.2noneDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4mediumDeepSeek V4 PrononevsGLM 5.3lowDeepSeek V4 PrononevsMiMo-V2.5-PromediumDeepSeek V4 PrononevsSolar Pro 4lowDeepSeek V4 PrononevsGemma 4 26B A4Bmedium免费可用LongCat 2.0lowvsGLM 5.2noneSeed-2.0-CodemediumvsDeepSeek V4 PrononeGemini 3.5 FlashminimalvsGLM 5.2noneDeepSeek V4 PrononevsStep 3.7 FlashhighSolar Pro 4mediumvsGLM 5.2none