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Gemini 3.5 Flash (high) vs GLM 5.2 (high)

平均分几乎持平,为 8.3 vs 8.4。 GLM 5.2 (high) benchmark 成本更低,为 $1.644 vs $2.737。 Gemini 3.5 Flash (high) 更快,为 18.59s vs 69.11s,通过率为 85.5% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-02

已对比模型

排名
#77
总输出令牌
246,012
响应时间(平均)
18.59s
总成本
$2.737
排名
#75
总输出令牌
382,582
响应时间(平均)
69.11s
总成本
$1.644
推荐模型 Gemini 3.5 Flash (high)

它在这里得分最高(8.3),同时响应速度比GLM 5.2 (high)快约 3.7 倍。

详细对比

指标 Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash high 发布日期: 2026-05-19 GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数 8.3 8.4
排名 #77 #75
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 85.5% 71.0%
不稳定测试 2 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 14.402 7.314
总成本 $2.737 $1.644
输入价格 $1.500 / 1M $0.410 / 1M
输出价格 $9.000 / 1M $3.990 / 1M
缓存读取价格 $0.150 / 1M $0.260 / 1M
缓存写入价格 $0.084 / 1M 不适用
总输入令牌 348,103 288,913
输出令牌 11,045 79,462
推理令牌 234,967 303,120
响应时间(平均) 18.59s 69.11s
响应时间(最大) 145.92s 599.43s
响应时间(总计) 427.52s 1589.43s
参数量 ~500B 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.

#77 Gemini 3.5 Flash

high
成本
$0.208
时间
118.2s
令牌
23,158 tok

#75 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
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

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
Gemini 3.5 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 22.96s 8,118 456 47,129
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

快速对比

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