- 排名
- #87
- 总输出令牌
- 233,327
- 响应时间(平均)
- 139.41s
- 总成本
- $3.409
Kimi K3 (max) vs GLM 5.2 (high)
GLM 5.2 (high) 平均分领先,为 8.4 vs 8.3。 Kimi K3 (max) benchmark 成本更低,为 $3.409 vs $4.632。 GLM 5.2 (high) 更快,为 69.11s vs 139.41s,通过率为 78.3% vs 71.0%。
已对比模型
- 排名
- #83
- 总输出令牌
- 382,333
- 响应时间(平均)
- 69.11s
- 总成本
- $4.632
推荐模型
GLM 5.2 (high)
它在这里得分最高(8.4),同时响应速度比Kimi K3 (max)快约 2.0 倍。
详细对比
| 指标 | Kimi K3 Kimi K3 max | GLM 5.2 GLM 5.2 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.3 | 8.4 |
| 排名 | #87 | #83 |
| 可靠性 | 9.3 | 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 | 78.3% | 71.0% |
| 不稳定测试 | 2 | 3 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 23.601 | 7.314 |
| 总成本 | $3.409 | $4.632 |
| 输入价格 | $0.830 / 1M | $0.153 / 1M |
| 输出价格 | $14.000 / 1M | $12.000 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.270 / 1M | $0.150 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 170,700 | 288,913 |
| 输出令牌 | 7,719 | 79,462 |
| 推理令牌 | 225,608 | 303,120 |
| 响应时间(平均) | 139.41s | 69.11s |
| 响应时间(最大) | 766.58s | 599.43s |
| 响应时间(总计) | 2788.26s | 1589.43s |
| 参数量 | 2.8T 总计 (104B 激活) | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 权重可用 | 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.
#87 MoonshotAI: Kimi K3
max- 成本
- $0.281
- 时间
- 506.9s
- 令牌
- 18,863 tok
#83 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
类别细分
快速对比
切换对比组合
Gemini 3.5 FlashhighvsKimi K3maxClaude Haiku 5.5highvsKimi K3maxKimi K3maxvsGPT-5.6 TerrahighKimi K3maxvsGPT-6 LunamediumClaude Opus 4.8mediumvsKimi K3maxLing 3.1 FlashmediumvsKimi K3maxKimi K3maxvsQwen3.7 PlusmediumGemini 4 ArgonlowvsKimi K3maxKimi K3maxvsGrok 4.5highGemini 3.1 Pro PreviewmediumvsGLM 5.2highKimi K3maxvsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGPT-5.6 Terramedium