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Qwen3.5-122B-A10B vs GLM 5.1

平均分几乎持平,为 6.4 vs 6.5。 Qwen3.5-122B-A10B benchmark 成本更低,为 $0.308 vs $0.451。 GLM 5.1 更快,为 11.10s vs 14.79s,通过率为 36.2% vs 47.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#207
总输出令牌
97,112
响应时间(平均)
14.79s
总成本
$0.308
排名
#203
总输出令牌
20,076
响应时间(平均)
11.10s
总成本
$0.451
推荐模型 Qwen3.5-122B-A10B

它在本次比较中得分最高(6.4),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B none 发布日期: 2026-02-24 GLM 5.1 GLM 5.1 none 发布日期: 2026-04-07
分数 6.4 6.5
排名 #207 #203
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 36.2% 47.8%
不稳定测试 2 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.452 3.478
总成本 $0.308 $0.451
输入价格 $0.260 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $2.080 / 1M $4.400 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.260 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 405,921 258,956
输出令牌 97,112 20,076
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 14.79s 11.10s
响应时间(最大) 212.63s 107.19s
响应时间(总计) 340.25s 255.39s
参数量 122B 总计 (10B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 开源 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.

#207 Qwen3.5-122B-A10B

none
成本
$0.016
时间
44.5s
令牌
6,431 tok

#203 GLM 5.1

none
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
Qwen3.5-122B-A10B 3.7 7.0 22.2% 1 2.77s 7,913 693 0
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

快速对比

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