- 排名
- #118
- 总输出令牌
- 4,915
- 响应时间（平均）
- 2.35s
- 总成本
- $0.544
GPT-5.5 vs GLM 5.1 (medium)
平均分几乎持平，为 7.0 vs 7.0。 GPT-5.5 benchmark 成本更低，为 $0.544 vs $0.727。 GPT-5.5 更快，为 2.35s vs 58.80s，通过率为 59.1% vs 65.2%。
- 排名
- #117
- 总输出令牌
- 215,889
- 响应时间（平均）
- 58.80s
- 总成本
- $0.727
推荐模型
GPT-5.5
它在这里得分最高（7.0），同时响应速度比GLM 5.1 (medium)快约 25.0 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5.5 GPT-5.5 none | GLM 5.1 GLM 5.1 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.0 | 7.0 |
| 排名 | #118 | #117 |
| 可靠性 | 10.0 | 8.1 |
| 一致性 | 9.2 | 8.4 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 59.1% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 2 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 4.533 | 6.923 |
| 总成本 | $0.544 | $0.727 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $0.966 / 1M |
| 输出价格 | $30.000 / 1M | $3.036 / 1M |
| 总输入令牌 | 79,294 | 82,592 |
| 输出令牌 | 4,915 | 16,089 |
| 推理令牌 | 0 | 199,800 |
| 响应时间（平均） | 2.35s | 58.80s |
| 响应时间（最大） | 12.24s | 308.75s |
| 响应时间（总计） | 51.78s | 1234.72s |
| 参数量 | ~1.5T 总计 (~100B 激活) | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#118 GPT-5.5
none- 成本
- $0.090
- 时间
- 54.3s
- 令牌
- 3,063 tok
#117 GLM 5.1
medium
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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
Mercury 2mediumvsGPT-5.5noneGPT-5.5nonevsGrok 4.20mediumDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.5noneSeed-2.0-MinimediumvsGPT-5.5noneKimi K2.5mediumvsGPT-5.5noneGPT-5.6 SolnonevsGLM 5.1mediumGPT-5.5nonevsGrok 4.3mediumKAT-Coder-Pro V2.5mediumvsGPT-5.5noneGPT-5.5nonevsQwen3.7 FlashmediumSeed-2.0-CodehighvsGPT-5.5noneSeed-2.0-CodehighvsGLM 5.1mediumSolar Pro 4highvsGLM 5.1medium