- 排名
- #254
- 总输出令牌
- 307,921
- 响应时间（平均）
- 56.55s
- 总成本
- $0.159
GPT-5 Nano (medium) vs GLM 5
GPT-5 Nano (medium) 平均分领先，为 5.7 vs 5.6。 GLM 5 benchmark 成本更低，为 $0.140 vs $0.159。 GLM 5 更快，为 8.74s vs 56.55s，通过率为 53.6% vs 40.6%。
已对比模型
- 排名
- #262
- 总输出令牌
- 5,577
- 响应时间（平均）
- 8.74s
- 总成本
- $0.140
推荐模型
GLM 5
它的得分接近这里的最高分（5.6 vs 5.7），同时响应速度比GPT-5 Nano (medium)快约 6.5 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium | GLM 5 GLM 5 none |
|---|---|---|
| 分数 | 5.7 | 5.6 |
| 排名 | #254 | #262 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 6.5 | 9.3 |
| 尝试次数 | 69/69 | 66/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 53.6% | 40.6% |
| 不稳定测试 | 10 | 1 |
| 总运行次数 | 69 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.737 | 1.363 |
| 总成本 | $0.159 | $0.140 |
| 输入价格 | $0.050 / 1M | $0.600 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $1.920 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.005 / 1M | $0.120 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 314,436 | 190,675 |
| 输出令牌 | 13,578 | 5,577 |
| 推理令牌 | 294,343 | 0 |
| 响应时间（平均） | 56.55s | 8.74s |
| 响应时间（最大） | 227.89s | 74.80s |
| 响应时间（总计） | 961.32s | 131.17s |
| 参数量 | ~120B 总计 (~5B 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.
#254 GPT-5 Nano
medium- 成本
- $0.006
- 时间
- 108.5s
- 令牌
- 13,209 tok
#262 GLM 5
none- 成本
- $0.007
- 时间
- 32.1s
- 令牌
- 2,023 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
| 智能体任务 | 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 Nano | 4.7 | 3.1 | 33.3% | 1 | 94.09s | 219,492 | 1,541 | 23,943 | |
| GLM 5 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 74.80s | 153,540 | 3,588 | 0 |
| 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 Nano | 6.5 | 7.9 | 58.3% | 1 | 25.50s | 606 | 1,221 | 21,184 | |
| GLM 5 | 4.8 | 10.0 | 25.0% | 0 | 2.37s | 510 | 275 | 0 |
| 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 Nano | 7.0 | 7.7 | 55.6% | 1 | 41.62s | 7,305 | 740 | 41,152 | |
| GLM 5 | 4.0 | 7.8 | 11.1% | 1 | 5.12s | 7,256 | 428 | 0 |
| 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 Nano | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 146.93s | 71,846 | 7,156 | 86,976 | |
| GLM 5 | 1.5 | 5.0 | 0.0% | 0 | 4.98s | 12,812 | 406 | 0 |
| 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 Nano | 3.7 | 1.7 | 50.0% | 2 | 21.42s | 7,140 | 453 | 10,560 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.78s | 7,107 | 203 | 0 |
| 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 Nano | 3.4 | 1.6 | 44.4% | 3 | 124.13s | 628 | 232 | 73,792 | |
| GLM 5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.24s | 643 | 19 | 0 |
| 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 Nano | 4.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.51s | 477 | 202 | 4,608 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.27s | 477 | 103 | 0 |
| 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 Nano | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.64s | 660 | 312 | 4,736 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.48s | 636 | 61 | 0 |
| 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 Nano | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 20.63s | 642 | 929 | 14,272 | |
| GLM 5 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 1.91s | 609 | 261 | 0 |
| 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 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 33.30s | 5,445 | 558 | 6,976 | |
| GLM 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.07s | 6,899 | 220 | 0 |
| 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 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.13s | 195 | 234 | 6,144 | |
| GLM 5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.62s | 186 | 13 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Trinity Large ThinkinghighvsGPT-5 NanomediumSeed 2.1 TurbononevsGPT-5 NanomediumLing 3.0 FlashhighvsGPT-5 NanomediumDeepSeek V4.1 FlashnonevsGPT-5 NanomediumGemma 4 31Bnone免费可用vsGPT-5 NanomediumNemotron 3 Supermedium免费可用vsGLM 5noneSpace Bunny AlphalowvsGLM 5noneGPT-5 NanomediumvsSpace Bunny AlphalowGPT-5 NanomediumvsSolar Pro 4noneDots 3 Note Previewmedium免费可用vsGLM 5noneGPT-5 NanomediumvsQwen3.7 FlashnoneNemotron 3 Ultranone免费可用vsGPT-5 Nanomedium