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GPT-5.6 Terra (medium) vs GLM 5.2 (medium)

平均分几乎持平,为 8.2 vs 8.2。 GPT-5.6 Terra (medium) benchmark 成本更低,为 $0.483 vs $1.007。 GPT-5.6 Terra (medium) 更快,为 8.93s vs 26.88s,通过率为 71.0% vs 81.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#111
总输出令牌
33,189
响应时间(平均)
8.93s
总成本
$0.483
排名
#110
总输出令牌
81,020
响应时间(平均)
26.88s
总成本
$1.007
推荐模型 GPT-5.6 Terra (medium)

它在这里得分最高(8.2),同时成本比GLM 5.2 (medium)低约 2.1 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra medium 发布日期: 2026-07-09 GLM 5.2 GLM 5.2 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 8.2 8.2
排名 #111 #110
可靠性 10.0 9.6
一致性 9.3 8.1
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 81.2%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 66
每个结果成本 5.768 2.890
总成本 $0.483 $1.007
输入价格 $2.000 / 1M $0.153 / 1M
输出价格 $12.000 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $0.150 / 1M
缓存写入价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 172,507 227,164
输出令牌 5,824 20,029
推理令牌 27,365 60,991
响应时间(平均) 8.93s 26.88s
响应时间(最大) 54.74s 102.40s
响应时间(总计) 205.39s 591.34s
参数量 ~1T 总计 (~60B 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.

#111 GPT-5.6 Terra

medium
成本
$0.035
时间
16.3s
令牌
2,418 tok

#110 GLM 5.2

medium
成本
$0.041
时间
195.8s
令牌
9,287 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-5.6 Terra 6.1 7.2 55.6% 1 7.19s 7,302 427 4,527
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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