- 排名
- #50
- 总输出令牌
- 108,019
- 响应时间(平均)
- 27.64s
- 总成本
- $0.241
GPT-5 Mini (medium) vs GLM 5.2 (high)
GPT-5 Mini (medium) 平均分领先,为 8.1 vs 8.0。 GPT-5 Mini (medium) benchmark 成本更低,为 $0.241 vs $1.463。 GPT-5 Mini (medium) 更快,为 27.64s vs 69.86s,通过率为 65.2% vs 69.7%。
- 排名
- #56
- 总输出令牌
- 364,655
- 响应时间(平均)
- 69.86s
- 总成本
- $1.463
推荐模型
GPT-5 Mini (medium)
它在这里得分最高(8.1),同时成本比GLM 5.2 (high)低约 6.1 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5 Mini GPT-5 Mini medium | GLM 5.2 GLM 5.2 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.1 | 8.0 |
| 排名 | #50 | #56 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.4 | 8.6 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 65.2% | 69.7% |
| 不稳定测试 | 4 | 3 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 2.006 | 6.849 |
| 总成本 | $0.241 | $1.463 |
| 输入价格 | $0.250 / 1M | $1.190 / 1M |
| 输出价格 | $2.000 / 1M | $3.740 / 1M |
| 总输入令牌 | 98,383 | 83,822 |
| 输出令牌 | 14,409 | 72,040 |
| 推理令牌 | 93,610 | 292,615 |
| 响应时间(平均) | 27.64s | 69.86s |
| 响应时间(最大) | 111.48s | 599.43s |
| 响应时间(总计) | 608.02s | 1536.98s |
| 参数量 | ~400B 总计 (~17B 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.
#50 GPT-5 Mini
medium- 成本
- $0.007
- 时间
- 42.9s
- 令牌
- 3,432 tok
#56 GLM 5.2
high
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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 Mini | 7.1 | 7.6 | 66.7% | 1 | 13.86s | 606 | 1,715 | 6,378 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.80s | 639 | 406 | 2,660 |
| 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 Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 27.63s | 7,302 | 658 | 17,152 | |
| GLM 5.2 | 6.4 | 8.6 | 33.3% | 0 | 73.03s | 5,124 | 2,302 | 22,546 |
| 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 Mini | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 99.82s | 75,392 | 8,387 | 35,328 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 321.47s | 61,516 | 18,824 | 63,861 |
| 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 Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.58s | 7,140 | 453 | 3,200 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.81s | 7,143 | 435 | 1,414 |
| 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 Mini | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 44.66s | 524 | 268 | 16,128 | |
| GLM 5.2 | 3.1 | 6.5 | 11.1% | 1 | 126.85s | 560 | 49,045 | 157,522 |
| 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 Mini | 4.5 | 10.0 | 0.0% | 0 | 13.50s | 477 | 349 | 1,856 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.90s | 498 | 63 | 1,743 |
| 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 Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.59s | 660 | 310 | 3,968 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.26s | 678 | 151 | 1,210 |
| 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 Mini | 5.6 | 9.8 | 33.3% | 0 | 15.20s | 642 | 1,622 | 6,144 | |
| GLM 5.2 | 6.0 | 4.6 | 66.7% | 2 | 33.71s | 665 | 568 | 22,392 |
| 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 Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 18.64s | 5,445 | 487 | 1,600 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.25s | 6,861 | 246 | 503 |
| 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 Mini | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 9.99s | 195 | 160 | 1,856 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 127.82s | 138 | 0 | 18,764 |
快速对比
切换对比组合
Muse Glimmer 30BxhighvsGPT-5 MinimediumGPT-5 MinimediumvsQwen3.8 2.4T A95BlowDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGLM 5.2highInklingmediumvsGLM 5.2highGPT-5 MinimediumvsInklinghighMuse Spark 1.1highvsGPT-5 MinimediumDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGPT-5 MinimediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5 MinimediumKimi K3maxvsGLM 5.2highGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2highStep 3.7 FlashmediumvsGLM 5.2highMuse Glimmer 30BxhighvsGLM 5.2high