#13 GPT-5.3-Codex
medium- 成本
- $0.049
- 时间
- 54.9s
- 令牌
- 3,580 tok
AI BENCHY 对比
摘要
GPT-5.3-Codex (medium) vs GLM 5.2 (high) benchmark 对比:GPT-5.3-Codex (medium) 平均分领先,为 8.9 vs 8.0。 GLM 5.2 (high) benchmark 成本更低,为 $0.554 vs $0.740。 GPT-5.3-Codex (medium) 更快,为 16.22s vs 37.09s,通过率为 82.5% vs 77.8%。
推荐模型: GPT-5.3-Codex (medium) - 它在这里得分最高(8.9),同时响应速度比GLM 5.2 (high)快约 2.3 倍。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-10
| 指标 | GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium | GLM 5.2 GLM 5.2 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.9 | 8.0 |
| 排名 | #13 | #32 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.3 |
| 一致性 | 8.5 | 7.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 82.5% | 77.8% |
| 不稳定测试 | 4 | 6 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 4.932 | 4.255 |
| 总成本 | $0.740 | $0.554 |
| 输入价格 | $1.750 / 1M | $0.770 / 1M |
| 输出价格 | $14.000 / 1M | $2.420 / 1M |
| 总输入令牌 | 34,299 | 34,993 |
| 输出令牌 | 2,357 | 51,575 |
| 推理令牌 | 46,189 | 166,065 |
| 响应时间(平均) | 16.22s | 37.09s |
| 响应时间(最大) | 100.93s | 180.69s |
| 响应时间(总计) | 340.67s | 778.91s |
生成展示
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| 反AI技巧 | 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-Codex | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 4.16s | 606 | 240 | 1,722 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.80s | 639 | 406 | 2,660 |
| 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-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 19.50s | 7,302 | 535 | 10,890 | |
| GLM 5.2 | 6.4 | 4.4 | 77.8% | 2 | 73.03s | 5,124 | 2,302 | 22,546 |
| 综合 | 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-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 19.56s | 11,019 | 364 | 2,731 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 43.51s | 12,696 | 711 | 4,267 |
| 数据解析与提取 | 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-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.07s | 7,140 | 234 | 728 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.81s | 7,143 | 435 | 1,414 |
| 领域专项 | 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-Codex | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 64.31s | 813 | 64 | 25,308 | |
| GLM 5.2 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 73.97s | 551 | 46,693 | 90,566 |
| 通用智能 | 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-Codex | 4.6 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.87s | 477 | 187 | 331 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.90s | 498 | 63 | 1,743 |
| 指令遵循 | 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-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.04s | 660 | 93 | 693 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.26s | 678 | 151 | 1,210 |
| 谜题求解 | 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-Codex | 9.0 | 7.9 | 88.9% | 1 | 5.05s | 642 | 356 | 1,593 | |
| GLM 5.2 | 6.0 | 4.6 | 66.7% | 2 | 33.71s | 665 | 568 | 22,392 |
| 工具调用 | 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-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.37s | 5,445 | 254 | 492 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.25s | 6,861 | 246 | 503 |
| 常识问答 | 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-Codex | 2.8 | 1.6 | 33.3% | 1 | 14.43s | 195 | 30 | 1,701 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 127.82s | 138 | 0 | 18,764 |
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