- 排名
- #134
- 总输出令牌
- 174,547
- 响应时间（平均）
- 4.32s
- 总成本
- $0.031
Mercury 2.5 (high) vs GLM 5.1 (medium)
Mercury 2.5 (high) 平均分领先，为 7.1 vs 7.0。 Mercury 2.5 (high) benchmark 成本更低，为 $0.031 vs $0.727。 Mercury 2.5 (high) 更快，为 4.32s vs 58.80s，通过率为 62.1% vs 65.2%。
已对比模型
- 排名
- #138
- 总输出令牌
- 215,889
- 响应时间（平均）
- 58.80s
- 总成本
- $0.727
推荐模型
Mercury 2.5 (high)
它在这里得分最高（7.1），同时成本比GLM 5.1 (medium)低约 23.4 倍。
详细对比
| 指标 | Mercury 2.5 Mercury 2.5 high | GLM 5.1 GLM 5.1 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.1 | 7.0 |
| 排名 | #134 | #138 |
| 可靠性 | 9.7 | 8.1 |
| 一致性 | 8.6 | 8.4 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 62.1% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.259 | 6.923 |
| 总成本 | $0.031 | $0.727 |
| 输入价格 | $0.040 / 1M | $0.966 / 1M |
| 输出价格 | $0.150 / 1M | $3.036 / 1M |
| 总输入令牌 | 120,068 | 82,592 |
| 输出令牌 | 3,402 | 16,089 |
| 推理令牌 | 171,145 | 199,800 |
| 响应时间（平均） | 4.32s | 58.80s |
| 响应时间（最大） | 23.63s | 308.75s |
| 响应时间（总计） | 95.06s | 1234.72s |
| 参数量 | ~100B | 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.
#134 Mercury 2.5
high- 成本
- $0.001
- 时间
- 3.5s
- 令牌
- 2,447 tok
#138 GLM 5.1
medium
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
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.33s | 782 | 218 | 7,913 | |
| GLM 5.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.31s | 555 | 401 | 5,122 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 6.4 | 7.8 | 44.4% | 1 | 6.58s | 7,757 | 415 | 44,012 | |
| GLM 5.1 | 4.6 | 3.7 | 44.5% | 2 | 109.63s | 5,702 | 4,871 | 37,826 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 16.00s | 91,255 | 1,478 | 62,200 | |
| GLM 5.1 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 175.93s | 66,926 | 4,761 | 65,248 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.08s | 8,355 | 557 | 9,430 | |
| GLM 5.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.33s | 7,107 | 991 | 4,552 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 4.86s | 857 | 78 | 22,452 | |
| GLM 5.1 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 113.95s | 458 | 969 | 74,651 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.69s | 528 | 93 | 3,609 | |
| GLM 5.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.95s | 477 | 2,875 | 2,875 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 934ms | 401 | 27 | 1,770 | |
| GLM 5.1 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 7.47s | 634 | 204 | 1,617 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 8.7 | 7.7 | 88.9% | 1 | 1.39s | 771 | 227 | 5,812 | |
| GLM 5.1 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 31.64s | 609 | 935 | 5,730 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.06s | 9,130 | 283 | 4,484 | |
| GLM 5.1 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 0ms | 0 | 0 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.48s | 232 | 26 | 9,463 | |
| GLM 5.1 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 29.40s | 124 | 82 | 2,179 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.5nonevsGLM 5.1mediumMercury 2.5highvsGrok 4.3mediumGPT-5.6 SolnonevsGLM 5.1mediumMercury 2.5highvsGPT-5.6 SolnoneMercury 2.5highvsStep 3.7 FlashlowDeepSeek V3.2mediumvsMercury 2.5highMercury 2.5highvsMuse Glimmer 30BlowClaude Fable 5.1lowvsGLM 5.1mediumMercury 2.5highvsQwen3.5-122B-A10BmediumMercury 2.5highvsGPT-5.5noneSeed-2.0-CodehighvsGLM 5.1mediumMercury 2.5highvsGrok 4.20medium