- 排名
- #57
- 总输出令牌
- 56,088
- 响应时间（平均）
- 11.22s
- 总成本
- $0.836
GPT-5.6 Terra (high) vs GLM 5 (medium)
GPT-5.6 Terra (high) 平均分领先，为 8.0 vs 7.7。 GLM 5 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.228 vs $0.836。 GPT-5.6 Terra (high) 更快，为 11.22s vs 33.54s，通过率为 68.2% vs 78.8%。
- 排名
- #72
- 总输出令牌
- 124,566
- 响应时间（平均）
- 33.54s
- 总成本
- $0.228
推荐模型
GLM 5 (medium)
它的得分接近这里的最高分（7.7 vs 8.0），同时成本比GPT-5.6 Terra (high)低约 3.7 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra high | GLM 5 GLM 5 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.0 | 7.7 |
| 排名 | #57 | #72 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 9.3 | 8.1 |
| 尝试次数 | 66/66 | 63/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 68.2% | 78.8% |
| 不稳定测试 | 2 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 7.293 | 1.668 |
| 总成本 | $0.836 | $0.228 |
| 输入价格 | $2.000 / 1M | $0.600 / 1M |
| 输出价格 | $12.000 / 1M | $1.920 / 1M |
| 总输入令牌 | 81,056 | 35,224 |
| 输出令牌 | 5,055 | 21,570 |
| 推理令牌 | 51,033 | 102,996 |
| 响应时间（平均） | 11.22s | 33.54s |
| 响应时间（最大） | 91.49s | 99.85s |
| 响应时间（总计） | 246.77s | 435.99s |
| 参数量 | ~1T 总计 (~60B 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.
#57 GPT-5.6 Terra
high- 成本
- $0.055
- 时间
- 30.2s
- 令牌
- 3,748 tok
#72 GLM 5
medium- 成本
- $0.005
- 时间
- 20.7s
- 令牌
- 2,068 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
| 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-5.6 Terra | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 2.54s | 606 | 158 | 700 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 23.66s | 555 | 480 | 7,056 |
| 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-5.6 Terra | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 9.14s | 7,302 | 370 | 6,087 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 74.30s | 7,254 | 2,997 | 52,930 |
| 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-5.6 Terra | 8.7 | 6.9 | 83.3% | 1 | 13.72s | 57,848 | 3,461 | 3,174 | |
| GLM 5 | 5.0 | 5.0 | 50.0% | 0 | 28.96s | 12,804 | 662 | 3,242 |
| 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-5.6 Terra | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 938ms | 7,140 | 222 | 0 | |
| GLM 5 | 7.1 | 5.6 | 83.3% | 1 | 8.90s | 5,508 | 567 | 3,734 |
| 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-5.6 Terra | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 42.65s | 732 | 70 | 32,239 | |
| GLM 5 | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 0ms | 260 | 13,176 | 14,137 |
| 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-5.6 Terra | 5.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.03s | 477 | 113 | 216 | |
| GLM 5 | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 14.69s | 477 | 2,020 | 2,248 |
| 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-5.6 Terra | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.14s | 660 | 96 | 319 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.25s | 636 | 1,001 | 2,129 |
| 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-5.6 Terra | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 5.45s | 642 | 277 | 2,613 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.33s | 609 | 33 | 4,076 |
| 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-5.6 Terra | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.97s | 5,454 | 258 | 168 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.93s | 6,935 | 233 | 994 |
| 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-5.6 Terra | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 23.30s | 195 | 30 | 5,517 | |
| GLM 5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 67.37s | 186 | 401 | 12,450 |
快速对比
切换对比组合
Seed-2.0-CodelowvsGLM 5mediumGPT-5.6 TerrahighvsInklingmediumKimi K3maxvsGPT-5.6 TerrahighQwen3.7 FlashhighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5mediumGPT-5.6 TerrahighvsStep 3.7 FlashmediumGPT-5.6 TerrahighvsQwen3.8 27BlowDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGPT-5.6 TerrahighDeepSeek V4 Flash 0423highvsGLM 5mediumGPT-5.6 TerrahighvsQwen3.7 PlusmediumGPT-5.6 TerrahighvsQwen3.6 Plusmedium