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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。 未测量本地硬件成本,因此无法进行成本比较。 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:: 2026-08-15

排名
#59
总输出令牌
29,742
响应时间(平均)
7.73s
总成本
$0.594
排名
#61
总输出令牌
169,329
响应时间(平均)
39.11s
总成本
不适用
推荐模型 GPT-5.2 Chat

它在这里得分最高(7.9),同时响应速度比Qwen3.8 27B (low)快约 5.1 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 #59 #61
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 不适用
总成本 $0.594 不适用
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.

#59 GPT-5.2 Chat

none
成本
$0.010
时间
15.3s
令牌
797 tok

#61 Qwen3.8 27B

low
成本
不适用
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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