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

Gemini 3.5 Flash (high) 平均分领先,为 8.3 vs 8.2。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.398 vs $2.737。 Gemini 3.5 Flash (high) 更快,为 18.59s vs 26.88s,通过率为 85.5% vs 81.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

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
#83
总输出令牌
81,020
响应时间(平均)
26.88s
总成本
$0.398
推荐模型 GLM 5.2 (medium)

它的得分接近这里的最高分(8.2 vs 8.3),同时成本比Gemini 3.5 Flash (high)低约 6.9 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 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 8.3 8.2
排名 #77 #83
可靠性 10.0 9.6
一致性 9.3 8.1
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 85.5% 81.2%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 66
每个结果成本 14.402 2.890
总成本 $2.737 $0.398
输入价格 $1.500 / 1M $0.325 / 1M
输出价格 $9.000 / 1M $3.990 / 1M
总输入令牌 348,103 227,164
输出令牌 11,045 20,029
推理令牌 234,967 60,991
响应时间(平均) 18.59s 26.88s
响应时间(最大) 145.92s 102.40s
响应时间(总计) 427.52s 591.34s
参数量 ~500B 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.

#77 Gemini 3.5 Flash

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

#83 GLM 5.2

medium
成本
$0.041
时间
195.8s
令牌
9,287 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 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

快速对比

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