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KAT-Coder-Pro V2.5 (high) vs GLM 5.2

平均分几乎持平,为 6.5 vs 6.5。 GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.161 vs $0.506。 GLM 5.2 更快,为 11.51s vs 21.21s,通过率为 60.9% vs 62.3%。

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
#198
总输出令牌
144,359
响应时间(平均)
21.21s
总成本
$0.506
排名
#197
总输出令牌
19,230
响应时间(平均)
11.51s
总成本
$0.161
推荐模型 GLM 5.2

它在这里得分最高(6.5),同时成本比KAT-Coder-Pro V2.5 (high)低约 3.2 倍。

详细对比

指标 KAT-Coder-Pro V2.5 KAT-Coder-Pro V2.5 high 发布日期: 2026-07-14 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.5 6.5
排名 #198 #197
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.9 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 62.3%
不稳定测试 6 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.599 1.825
总成本 $0.506 $0.161
输入价格 $0.740 / 1M $0.325 / 1M
输出价格 $2.960 / 1M $3.990 / 1M
总输入令牌 106,085 257,698
输出令牌 9,071 19,230
推理令牌 135,288 0
响应时间(平均) 21.21s 11.51s
响应时间(最大) 199.97s 79.65s
响应时间(总计) 487.83s 264.72s
参数量 ~700B 总计 (~72B 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.

#198 KAT-Coder-Pro V2.5

high
成本
$0.009
时间
26.4s
令牌
3,117 tok

#197 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

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
KAT-Coder-Pro V2.5 6.4 7.9 44.4% 1 22.00s 7,893 422 20,461
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

快速对比

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