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Gemini 4 Argon (low) vs GLM 5.2 (medium)

平均分几乎持平,为 8.2 vs 8.2。 Gemini 4 Argon (low) benchmark 成本更低,为 $0.438 vs $1.007。 Gemini 4 Argon (low) 更快,为 5.72s vs 26.88s,通过率为 79.7% vs 81.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-13

已对比模型

排名
#92
总输出令牌
6,097
响应时间(平均)
5.72s
总成本
$0.438
排名
#94
总输出令牌
81,020
响应时间(平均)
26.88s
总成本
$1.007
推荐模型 Gemini 4 Argon (low)

它在这里得分最高(8.2),同时成本比GLM 5.2 (medium)低约 2.3 倍。

详细对比

指标 Gemini 4 Argon Gemini 4 Argon low 发布日期: 2026-10-13 GLM 5.2 GLM 5.2 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 8.2 8.2
排名 #92 #94
可靠性 9.8 9.6
一致性 7.9 8.1
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 79.7% 81.2%
不稳定测试 6 4
总运行次数 69 66
每个结果成本 2.916 2.890
总成本 $0.438 $1.007
输入价格 $2.000 / 1M $0.153 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.100 / 1M $0.150 / 1M
缓存写入价格 $0.188 / 1M 不适用
总输入令牌 188,162 227,164
输出令牌 6,097 20,029
推理令牌 0 60,991
响应时间(平均) 5.72s 26.88s
响应时间(最大) 60.87s 102.40s
响应时间(总计) 131.67s 591.34s
参数量 ~1.2T 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.

#92 Gemini 4 Argon

low
成本
$0.064
时间
52.8s
令牌
6,454 tok

#94 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 4 Argon 10.0 10.0 100.0% 0 2.25s 8,448 498 0
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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