- 排名
- #219
- 总输出令牌
- 6,197
- 响应时间(平均)
- 4.75s
- 总成本
- $1.212
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%。
已对比模型
- 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 | GLM 5.2 GLM 5.2 none |
|---|---|---|
| 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
类别细分
快速对比
切换对比组合
GPT-5.5nonevsGLM 5.3 FlashlowQwen3.7 FlashmediumvsGLM 5.2noneApodex 1.1 Minihigh免费可用vsGPT-5.5noneGPT-5.5nonevsQwen3.7 FlashmediumLongCat 2.0lowvsGLM 5.2noneEmber-1maxvsGPT-5.5noneApodex 1.1 Minihigh免费可用vsGLM 5.2noneMiniMax M3mediumvsGPT-5.5noneGPT-5.5nonevsGrok 4.7highLongCat 2.0lowvsGPT-5.5noneGPT 5.3 ChatdefaultvsGLM 5.2noneEmber-1maxvsGLM 5.2none