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

平均分几乎持平,为 8.7 vs 8.7。 Qwen3.8 27B (high) benchmark 成本更低,为 ~$0.298 vs $1.558。 GPT-5.2 (medium) 更快,为 31.29s vs 166.34s,通过率为 73.9% vs 78.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-13

已对比模型

排名
#89
总输出令牌
80,538
响应时间(平均)
31.29s
总成本
$1.558
排名
#90
总输出令牌
677,080
响应时间(平均)
166.34s
总成本
~$0.298
推荐模型 Qwen3.8 27B (high)

它在这里得分最高(8.7),同时成本比GPT-5.2 (medium)低约 5.2 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 免费可用
分数 8.7 8.7
排名 #89 #90
可靠性 10.0 9.7
一致性 8.5 9.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 78.3%
不稳定测试 4 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 10.261 ~1.751
总成本 $1.558 ~$0.298
输入价格 $1.750 / 1M 不适用
输出价格 $14.000 / 1M 不适用
缓存读取价格 $0.175 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 235,207 348,967
输出令牌 11,065 1,005
推理令牌 69,473 676,075
响应时间(平均) 31.29s 166.34s
响应时间(最大) 116.86s 640.85s
响应时间(总计) 531.98s 3825.81s
参数量 ~1.2T 总计 (~80B 激活) 27.3B
开放状态 闭源 权重可用

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#89 GPT-5.2

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

#90 Qwen3.8 27B

high
成本
~$0.008
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

切换对比组合

Qwen3.8 27Bhigh免费可用vsMiMo-V2.6-PromediumSeed 2.1 TurbomediumvsQwen3.8 27Bhigh免费可用GPT-6 SollowvsQwen3.8 27Bhigh免费可用GPT-5.2mediumvsParticle-1xhighParticle-1xhighvsQwen3.8 27Bhigh免费可用Claude Fable 5.2highvsGPT-5.2mediumMuse EmberlowvsQwen3.8 27Bhigh免费可用Muse EmbermaxvsQwen3.8 27Bhigh免费可用Muse EmberlowvsGPT-5.2mediumMuse EmbermaxvsGPT-5.2mediumERNIE-Light-DT-1.0highvsGPT-5.2mediumDeepSeek V4.1 FlashmaxvsQwen3.8 27Bhigh免费可用