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GPT-5.2 (medium) vs Qwen3.8 Max (0902) (low)

GPT-5.2 (medium) 平均分领先,为 8.7 vs 8.6。 Qwen3.8 Max (0902) (low) benchmark 成本更低,为 $1.131 vs $1.540。 Qwen3.8 Max (0902) (low) 更快,为 29.07s vs 31.29s,通过率为 73.9% vs 85.5%。

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
#54
总输出令牌
80,538
响应时间(平均)
31.29s
总成本
$1.540
排名
#63
总输出令牌
88,923
响应时间(平均)
29.07s
总成本
$1.131
推荐模型 Qwen3.8 Max (0902) (low)

它提供了最佳整体取舍:得分有竞争力(8.6),成本低于GPT-5.2 (medium),响应时间也较均衡。

详细对比

指标 GPT-5.2 GPT-5.2 medium 发布日期: 2025-12-11 Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) low 发布日期: 2026-09-07
分数 8.7 8.6
排名 #54 #63
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 85.5%
不稳定测试 4 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 10.261 6.283
总成本 $1.540 $1.131
输入价格 $1.750 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $6.000 / 1M
总输入令牌 235,207 298,682
输出令牌 11,065 8,374
推理令牌 69,473 80,549
响应时间(平均) 31.29s 29.07s
响应时间(最大) 116.86s 207.79s
响应时间(总计) 531.98s 668.66s
参数量 ~1.2T 总计 (~80B 激活) 2.4T 总计 (~100B 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.

#54 GPT-5.2

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

#63 Qwen3.8 Max (0902)

low
成本
$0.014
时间
41.2s
令牌
2,421 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 Max (0902) 10.0 10.0 100.0% 0 37.42s 8,127 485 17,404

快速对比

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