- 排名
- #86
- 总输出令牌
- 30,349
- 响应时间(平均)
- 6.85s
- 总成本
- $0.523
GPT-5.6 Terra (medium) vs GLM 5.2 (medium)
平均分几乎持平,为 7.8 vs 7.8。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.224 vs $0.523。 GPT-5.6 Terra (medium) 更快,为 6.85s vs 23.28s,通过率为 69.7% vs 80.3%。
已对比模型
- 排名
- #85
- 总输出令牌
- 61,761
- 响应时间(平均)
- 23.28s
- 总成本
- $0.224
推荐模型
GPT-5.6 Terra (medium)
它在这里得分最高(7.8),同时响应速度比GLM 5.2 (medium)快约 3.4 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra medium | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.8 | 7.8 |
| 排名 | #86 | #85 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.5 |
| 一致性 | 9.3 | 8.0 |
| 尝试次数 | 66/66 | 63/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 69.7% | 80.3% |
| 不稳定测试 | 2 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 4.603 | 2.159 |
| 总成本 | $0.523 | $0.224 |
| 输入价格 | $2.000 / 1M | $0.966 / 1M |
| 输出价格 | $12.000 / 1M | $3.036 / 1M |
| 总输入令牌 | 79,184 | 37,199 |
| 输出令牌 | 4,878 | 12,261 |
| 推理令牌 | 25,471 | 49,500 |
| 响应时间(平均) | 6.85s | 23.28s |
| 响应时间(最大) | 41.68s | 101.36s |
| 响应时间(总计) | 150.65s | 488.94s |
| 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.
#86 GPT-5.6 Terra
medium- 成本
- $0.035
- 时间
- 16.3s
- 令牌
- 2,418 tok
#85 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
| 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 | 2.22s | 606 | 172 | 657 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.89s | 639 | 497 | 2,634 |
| 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 |
| 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.10s | 55,976 | 3,212 | 2,122 | |
| GLM 5.2 | 5.0 | 5.0 | 50.0% | 0 | 51.96s | 12,696 | 458 | 4,531 |
| 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 | 872ms | 7,140 | 222 | 0 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 13.44s | 7,149 | 348 | 2,345 |
| 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 | 21.52s | 732 | 70 | 13,846 | |
| GLM 5.2 | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 45.47s | 551 | 8,188 | 11,606 |
| 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 | 5.5 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.37s | 477 | 133 | 144 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.39s | 498 | 54 | 1,842 |
| 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 | 1.43s | 660 | 89 | 261 | |
| GLM 5.2 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.90s | 678 | 94 | 1,518 |
| 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 | 8.4 | 7.4 | 88.9% | 1 | 3.78s | 642 | 272 | 1,462 | |
| GLM 5.2 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 13.13s | 672 | 536 | 4,822 |
| 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 | 5.09s | 5,454 | 254 | 246 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.41s | 6,861 | 230 | 550 |
| 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 | 10.05s | 195 | 27 | 2,206 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.25s | 138 | 381 | 2,529 |
快速对比
切换对比组合
Qwen3.8 27BlowvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 TerramediumvsQwen3.8 27BlowGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8lowvsGPT-5.6 TerramediumKimi K3maxvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 TerramediumvsQwen3.7 FlashhighClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGPT-5.6 TerramediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumSeed-2.0-CodelowvsGPT-5.6 TerramediumSeed-2.0-CodelowvsGLM 5.2medium