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GPT-5.2 (medium) vs Qwen3.8 27B (high)

平均分几乎持平,为 8.4 vs 8.4。 未测量本地硬件成本,因此无法进行成本比较。 GPT-5.2 (medium) 更快,为 28.51s vs 167.89s,通过率为 72.7% vs 77.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-15

排名
#41
总输出令牌
71,252
响应时间(平均)
28.51s
总成本
$1.182
排名
#42
总输出令牌
656,635
响应时间(平均)
167.89s
总成本
不适用
推荐模型 GPT-5.2 (medium)

它在这里得分最高(8.4),同时响应速度比Qwen3.8 27B (high)快约 5.9 倍。

详细对比

指标 GPT-5.2 GPT-5.2 medium 发布日期: 2025-12-11 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high 发布日期: 2026-08-14
分数 8.4 8.4
排名 #41 #42
可靠性 10.0 9.6
一致性 8.5 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 72.7% 77.3%
不稳定测试 4 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.438 不适用
总成本 $1.182 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 105,013 100,179
输出令牌 9,914 904
推理令牌 61,338 655,731
响应时间(平均) 28.51s 167.89s
响应时间(最大) 116.86s 640.85s
响应时间(总计) 456.13s 3693.54s
参数量 ~1.2T 总计 (~80B 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.

#41 GPT-5.2

medium
成本
$0.047
时间
49.2s
令牌
3,396 tok

#42 Qwen3.8 27B

high
成本
不适用
时间
270.1s
令牌
18,963 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 10.0 10.0 100.0% 0 22.73s 7,302 511 11,912
Qwen3.8 27B 8.1 7.0 88.9% 1 248.62s 8,235 346 143,335

快速对比

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