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GPT 5.3 Chat (default) vs GLM 5.2

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.6。 GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.250 vs $0.533。 GPT 5.3 Chat (default) 更快,为 6.31s vs 11.27s,通过率为 62.3% vs 63.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-07

已对比模型

排名
#193
总输出令牌
28,179
响应时间(平均)
6.31s
总成本
$0.533
排名
#198
总输出令牌
17,685
响应时间(平均)
11.27s
总成本
$0.250
推荐模型 GLM 5.2

它在这里得分最高(6.6),同时成本比GPT 5.3 Chat (default)低约 2.1 倍。

详细对比

指标 GPT 5.3 Chat GPT 5.3 Chat default 发布日期: 2026-03-03 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.7 6.6
排名 #193 #198
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 62.3% 63.8%
不稳定测试 4 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.097 1.753
总成本 $0.533 $0.250
输入价格 $1.750 / 1M $0.153 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.150 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 78,846 247,919
输出令牌 7,635 17,685
推理令牌 20,544 0
响应时间(平均) 6.31s 11.27s
响应时间(最大) 18.33s 79.65s
响应时间(总计) 138.73s 259.32s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

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.

#193 GPT 5.3 Chat

default
成本
$0.008
时间
8.1s
令牌
634 tok

#198 GLM 5.2

none
成本
$0.033
时间
87.7s
令牌
7,455 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 5.3 Chat 5.6 4.7 55.6% 2 10.52s 7,302 808 5,824
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

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