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GPT-5.5 vs GLM 5.2

平均分几乎持平,为 6.6 vs 6.6。 GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.250 vs $1.212。 GPT-5.5 更快,为 4.75s vs 11.27s,通过率为 56.5% vs 63.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#219
总输出令牌
6,197
响应时间(平均)
4.75s
总成本
$1.212
排名
#220
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-5.5低约 4.8 倍。

详细对比

指标 GPT-5.5 GPT-5.5 none 发布日期: 2026-04-24 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.6 6.6
排名 #219 #220
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 56.5% 63.8%
不稳定测试 2 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 10.096 1.753
总成本 $1.212 $0.250
输入价格 $5.000 / 1M $0.153 / 1M
输出价格 $30.000 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.500 / 1M $0.150 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 205,108 247,919
输出令牌 6,197 17,685
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 4.75s 11.27s
响应时间(最大) 57.53s 79.65s
响应时间(总计) 109.31s 259.32s
参数量 ~1.5T 总计 (~100B 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.

#219 GPT-5.5

none
成本
$0.090
时间
54.3s
令牌
3,063 tok

#220 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-5.5 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,305 462 0
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

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