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GPT-5.2 Chat vs GLM 5.2 (high)

GLM 5.2 (high) 平均分领先,为 8.0 vs 7.9GPT-5.2 Chat benchmark 成本更低,为 $0.594 vs $1.463GPT-5.2 Chat 更快,为 7.73s vs 69.86s,通过率为 69.7% vs 69.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-29

排名
#60
总输出令牌
29,742
响应时间(平均)
7.73s
总成本
$0.594
排名
#56
总输出令牌
364,655
响应时间(平均)
69.86s
总成本
$1.463
推荐模型 GPT-5.2 Chat

它的得分接近这里的最高分(7.9 vs 8.0),同时成本比GLM 5.2 (high)低约 2.5 倍。

详细对比

指标 GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none 发布日期: 2025-12-11 GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数 7.9 8.0
排名 #60 #56
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 69.7% 69.7%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.564 6.849
总成本 $0.594 $1.463
输入价格 $1.750 / 1M $1.190 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $3.740 / 1M
总输入令牌 101,104 83,822
输出令牌 29,742 72,040
推理令牌 0 292,615
响应时间(平均) 7.73s 69.86s
响应时间(最大) 38.52s 599.43s
响应时间(总计) 162.40s 1536.98s
参数量 ~400B 总计 (~17B 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.

#60 GPT-5.2 Chat

none
成本
$0.010
时间
15.3s
令牌
797 tok

#56 GLM 5.2

high
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

快速对比

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