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GPT-5.2 Chat vs GLM 5.2 (medium)

GPT-5.2 Chat 平均分领先,为 8.0 vs 7.8GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.066 vs $0.604GPT-5.2 Chat 更快,为 7.65s vs 23.28s,通过率为 74.2% vs 80.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-02

排名
#39
总输出令牌
30,424
响应时间(平均)
7.65s
总成本
$0.604
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 发布日期: 2025-12-11 GLM 5.2 GLM 5.2 medium 发布日期: 2026-06-17
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

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

快速对比

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