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GPT-5.2 Chat vs Qwen3.8 27B (low)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 Qwen3.8 27B (low) benchmark 成本更低,为 ~$0.071 vs $0.594。 GPT-5.2 Chat 更快,为 7.73s vs 39.11s,通过率为 69.7% vs 68.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-28

已对比模型

排名
#91
总输出令牌
29,742
响应时间(平均)
7.73s
总成本
$0.594
排名
#93
总输出令牌
169,329
响应时间(平均)
39.11s
总成本
~$0.071
推荐模型 Qwen3.8 27B (low)

它在这里得分最高(7.9),同时成本比GPT-5.2 Chat低约 8.4 倍。

详细对比

指标 GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none 发布日期: 2025-12-11 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B low 发布日期: 2026-08-14
分数 7.9 7.9
排名 #91 #93
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 68.2%
不稳定测试 4 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.564 ~0.473
总成本 $0.594 ~$0.071
输入价格 $1.750 / 1M 不适用
输出价格 $14.000 / 1M 不适用
总输入令牌 101,104 99,705
输出令牌 29,742 1,545
推理令牌 0 167,784
响应时间(平均) 7.73s 39.11s
响应时间(最大) 38.52s 376.04s
响应时间(总计) 162.40s 860.51s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 27.3B
开放状态 闭源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#91 GPT-5.2 Chat

none
成本
$0.010
时间
15.3s
令牌
797 tok

#93 Qwen3.8 27B

low
成本
~$0.003
时间
92.8s
令牌
6,902 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
GPT-5.2 Chat 8.8 7.8 88.9% 1 9.82s 7,305 6,731 0
Qwen3.8 27B 7.7 10.0 66.7% 0 140.92s 8,127 585 86,694

快速对比

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