导航
Advertise here

GPT-5.2 (medium) vs GLM 5.3 FlashX (max)

平均分几乎持平,为 8.4 vs 8.3GLM 5.3 FlashX (max) benchmark 成本更低,为 $0.508 vs $1.182GPT-5.2 (medium) 更快,为 28.51s vs 41.21s,通过率为 72.7% vs 78.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#59
总输出令牌
71,252
响应时间(平均)
28.51s
总成本
$1.182
排名
#63
总输出令牌
375,734
响应时间(平均)
41.21s
总成本
$0.508
推荐模型 GLM 5.3 FlashX (max)

它在这里得分最高(8.3),同时成本比GPT-5.2 (medium)低约 2.3 倍。

详细对比

指标 GPT-5.2 GPT-5.2 medium 发布日期: 2025-12-11 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX max 发布日期: 2026-09-21
分数 8.4 8.3
排名 #59 #63
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 8.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 72.7% 78.8%
不稳定测试 4 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.438 3.381
总成本 $1.182 $0.508
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 105,013 101,211
输出令牌 9,914 6,301
推理令牌 61,338 369,433
响应时间(平均) 28.51s 41.21s
响应时间(最大) 116.86s 390.70s
响应时间(总计) 456.13s 906.52s
参数量 ~1.2T 总计 (~80B 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.

#59 GPT-5.2

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

#63 GLM 5.3 FlashX

max
成本
$0.046
时间
251.3s
令牌
36,769 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
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 24.61s 7,317 463 36,503

快速对比

切换对比组合