- 排名
- #39
- 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 GLM 5.2 (medium)
GPT-5.2 Chat 平均分领先,为 8.0 vs 7.8。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.066 vs $0.604。 GPT-5.2 Chat 更快,为 7.65s vs 23.28s,通过率为 74.2% vs 80.3%。
- 排名
- #49
- 总输出令牌
- 61,761
- 响应时间(平均)
- 23.28s
- 总成本
- $0.066
推荐模型
GLM 5.2 (medium)
它的得分接近这里的最高分(7.8 vs 8.0),同时成本比GPT-5.2 Chat低约 9.2 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.0 | 7.8 |
| 排名 | #39 | #49 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.5 |
| 一致性 | 8.6 | 8.0 |
| 基准测试覆盖率 | 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 | 21/22 项测试 · 63/66 次尝试 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 74.2% | 80.3% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 4.308 | 2.159 |
| 总成本 | $0.604 | $0.066 |
| 输入价格 | $1.750 / 1M | $0.285 / 1M |
| 输出价格 | $14.000 / 1M | $0.894 / 1M |
| 总输入令牌 | 101,248 | 37,199 |
| 输出令牌 | 30,424 | 12,261 |
| 推理令牌 | 0 | 49,500 |
| 响应时间(平均) | 7.65s | 23.28s |
| 响应时间(最大) | 38.52s | 101.36s |
| 响应时间(总计) | 168.39s | 488.94s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#39 GPT-5.2 Chat
none- 成本
- $0.010
- 时间
- 15.3s
- 令牌
- 797 tok
#49 GLM 5.2
medium- 成本
- $0.041
- 时间
- 195.8s
- 令牌
- 9,287 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 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.89s | 639 | 497 | 2,634 |
| 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 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 40.96s | 7,317 | 1,475 | 17,123 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 5.0 | 5.0 | 50.0% | 0 | 51.96s | 12,696 | 458 | 4,531 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 13.44s | 7,149 | 348 | 2,345 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 45.47s | 551 | 8,188 | 11,606 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.39s | 498 | 54 | 1,842 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.90s | 678 | 94 | 1,518 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 13.13s | 672 | 536 | 4,822 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.41s | 6,861 | 230 | 550 |
| 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 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.25s | 138 | 381 | 2,529 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.2 ChatnonevsStep 3.7 FlashmediumGPT-5.2 ChatnonevsInklinghighGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2highDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5.2 ChatnoneMuse Spark 1.1highvsGPT-5.2 ChatnoneQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumGPT-5.2 ChatnonevsInklingmediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGPT-5.2 ChatnoneDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGPT-5.2 ChatnoneGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGLM 5.2medium