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Particle-1 (minimal) vs GLM 5.2 (high)

平均分几乎持平,为 8.4 vs 8.4。 Particle-1 (minimal) benchmark 成本更低,为 $0.231 vs $4.632。 Particle-1 (minimal) 更快,为 31.19s vs 69.11s,通过率为 73.9% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#112
总输出令牌
433,107
响应时间(平均)
31.19s
总成本
$0.231
排名
#113
总输出令牌
382,333
响应时间(平均)
69.11s
总成本
$4.632
推荐模型 Particle-1 (minimal)

它在这里得分最高(8.4),同时成本比GLM 5.2 (high)低约 20.1 倍。

详细对比

指标 Particle-1 Particle-1 minimal 发布日期: 2026-10-28 GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数 8.4 8.4
排名 #112 #113
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.2 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 71.0%
不稳定测试 5 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.643 7.314
总成本 $0.231 $4.632
输入价格 $0.050 / 1M $0.153 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.003 / 1M $0.150 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 269,321 288,913
输出令牌 6,889 79,462
推理令牌 426,218 303,120
响应时间(平均) 31.19s 69.11s
响应时间(最大) 241.96s 599.43s
响应时间(总计) 717.45s 1589.43s
参数量 ~748B 总计 (~16B 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.

#112 Particle-1

minimal
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
成本
$0.033
时间
248.1s
令牌
65,729 tok

#113 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
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

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
Particle-1 8.2 7.2 88.9% 1 48.01s 7,986 376 89,694
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

切换对比组合