- 排名
- #37
- 总输出令牌
- 30,424
- 响应时间（平均）
- 7.65s
- 总成本
- $0.604
GPT-5.2 Chat vs Qwen3.5-122B-A10B (medium)
GPT-5.2 Chat 平均分领先，为 8.0 vs 7.1。 GPT-5.2 Chat benchmark 成本更低，为 $0.604 vs $1.046。 GPT-5.2 Chat 更快，为 7.65s vs 64.16s，通过率为 74.2% vs 71.2%。
- 排名
- #82
- 总输出令牌
- 487,218
- 响应时间（平均）
- 64.16s
- 总成本
- $1.046
推荐模型
GPT-5.2 Chat
它在这里得分最高（8.0），同时成本比Qwen3.5-122B-A10B (medium)低约 1.7 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none | Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.0 | 7.1 |
| 排名 | #37 | #82 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 8.5 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 74.2% | 71.2% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 4.308 | 8.509 |
| 总成本 | $0.604 | $1.046 |
| 输入价格 | $1.750 / 1M | $0.260 / 1M |
| 输出价格 | $14.000 / 1M | $2.080 / 1M |
| 总输入令牌 | 101,248 | 124,771 |
| 输出令牌 | 30,424 | 44,077 |
| 推理令牌 | 0 | 443,141 |
| 响应时间（平均） | 7.65s | 64.16s |
| 响应时间（最大） | 38.52s | 519.30s |
| 响应时间（总计） | 168.39s | 1411.60s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#37 GPT-5.2 Chat
none- 成本
- $0.010
- 时间
- 15.3s
- 令牌
- 797 tok
#82 Qwen3.5-122B-A10B
medium- 成本
- $0.019
- 时间
- 48.7s
- 令牌
- 6,034 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 3.40s | 606 | 1,807 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.75s | 672 | 269 | 16,835 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 8.8 | 7.8 | 88.9% | 1 | 9.82s | 7,305 | 6,731 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 6.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 114.48s | 7,630 | 8,057 | 82,578 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 13.91s | 78,055 | 7,923 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 313.55s | 97,886 | 18,373 | 203,450 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.05s | 7,140 | 980 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 23.41s | 7,782 | 270 | 16,558 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 17.78s | 723 | 7,810 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 63.40s | 771 | 15,537 | 64,889 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 4.4 | 3.0 | 33.3% | 1 | 3.20s | 477 | 335 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 3.4 | 2.2 | 33.3% | 1 | 34.11s | 344 | 66 | 7,592 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.51s | 660 | 1,441 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.88s | 593 | 77 | 7,372 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 4.10s | 642 | 1,603 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.89s | 696 | 284 | 27,575 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.68s | 5,445 | 555 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.60s | 8,193 | 322 | 1,226 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Chat | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.89s | 195 | 1,239 | 0 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 52.87s | 204 | 822 | 15,066 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.2 ChatnonevsStep 3.7 FlashmediumGPT-5.2 ChatnonevsInklinghighGemini 3.5 Flash-LitehighvsGPT-5.2 ChatnoneGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2highMuse Spark 1.1highvsGPT-5.2 ChatnoneKAT-Coder-Pro V2.5highvsQwen3.5-122B-A10BmediumGPT-5.2 ChatnonevsInklingmediumKimi K3maxvsGPT-5.2 ChatnoneQwen3.5-122B-A10BmediumvsStep 3.7 FlashlowClaude Opus 4.8nonevsQwen3.5-122B-A10BmediumSeed-2.0-LitemediumvsGPT-5.2 ChatnoneGemini 3.5 FlashnonevsQwen3.5-122B-A10Bmedium