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GPT-5.2 Chat vs GLM 5.3 FlashX (medium)

GLM 5.3 FlashX (medium) 平均分领先,为 7.1 vs 7.0。 GLM 5.3 FlashX (medium) benchmark 成本更低,为 $0.114 vs $0.594。 GLM 5.3 FlashX (medium) 更快,为 7.37s vs 7.43s,通过率为 66.7% vs 69.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#153
总输出令牌
29,742
响应时间(平均)
7.43s
总成本
$0.594
排名
#150
总输出令牌
30,048
响应时间(平均)
7.37s
总成本
$0.114
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (medium)

它在这里得分最高(7.1),同时成本比GPT-5.2 Chat低约 5.2 倍。

详细对比

指标 GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none 发布日期: 2025-12-11 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX medium 发布日期: 2026-09-21
分数 7.0 7.1
排名 #153 #150
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.7 7.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 66.7% 69.6%
不稳定测试 4 8
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.564 0.946
总成本 $0.594 $0.114
输入价格 $1.750 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 101,104 205,100
输出令牌 29,742 8,639
推理令牌 0 21,409
响应时间(平均) 7.43s 7.37s
响应时间(最大) 38.52s 74.39s
响应时间(总计) 163.35s 169.54s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 320B 总计 (18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#153 GPT-5.2 Chat

none
成本
$0.010
时间
15.3s
令牌
797 tok

#150 GLM 5.3 FlashX

medium
成本
$0.002
时间
8.1s
令牌
1,480 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 5.3 FlashX 6.0 4.6 66.7% 2 6.37s 7,317 384 5,562

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