#4 GPT-5.5
low- 成本
- $0.068
- 时间
- 37.0s
- 令牌
- 2,339 tok
AI BENCHY 对比
OpenAI: GPT-5.5 vs Z.ai: GLM 5
摘要
GPT-5.5 vs GLM 5 benchmark 对比：GPT-5.5 平均分领先，为 9.3 vs 6.0。 GLM 5 benchmark 成本更低，为 $0.027 vs $0.907。 GLM 5 更快，为 4.03s vs 9.76s，通过率为 85.7% vs 44.4%。
推荐模型: GPT-5.5 - 它在本次比较中得分最高（9.3），并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-07-02
| 指标 | GPT-5.5 GPT-5.5 low | GLM 5 GLM 5 none |
|---|---|---|
| 分数 | 9.3 | 6.0 |
| 排名 | #4 | #104 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 10.0 | 9.7 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 85.7% | 44.4% |
| 不稳定测试 | 0 | 1 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 5.035 | 0.263 |
| 总成本 | $0.907 | $0.027 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $0.600 / 1M |
| 输出价格 | $30.000 / 1M | $1.920 / 1M |
| 总输入令牌 | 34,209 | 37,135 |
| 输出令牌 | 2,046 | 1,989 |
| 推理令牌 | 22,460 | 0 |
| 响应时间（平均） | 9.76s | 4.03s |
| 响应时间（最大） | 56.19s | 11.07s |
| 响应时间（总计） | 204.92s | 56.37s |
生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#104 GLM 5
none- 成本
- $0.007
- 时间
- 32.1s
- 令牌
- 2,023 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
快速对比
切换对比组合
GPT-5.5lowvsQwen3.7 MaxmediumNorth Mini Codemedium免费可用vsGLM 5noneClaude Fable 5mediumvsGPT-5.5lowGemini 3.1 Pro PreviewmediumvsGPT-5.5lowGemini 3.1 Flash LiteminimalvsGLM 5noneGemini 3.5 FlashmediumvsGPT-5.5lowGemini 3 Flash PreviewmediumvsGPT-5.5lowQwen3.5-35B-A3BmediumvsGLM 5noneGemma 4 31Bmedium免费可用vsGLM 5noneNemotron 3 Supermedium免费可用vsGLM 5noneGPT-5.5lowvsQwen3.6 Max PreviewmediumGemini 3.1 Flash LitelowvsGLM 5none