导航
AI BENCHY
Advertise here

Qwen3.5-122B-A10B vs GLM 5.1

平均分几乎持平，为 5.7 vs 5.7。 GLM 5.1 benchmark 成本更低，为 $0.164 vs $0.247。 GLM 5.1 更快，为 6.74s vs 12.93s，通过率为 33.3% vs 45.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-20

排名
#204
总输出令牌
88,459
响应时间（平均）
12.93s
总成本
$0.247
排名
#202
总输出令牌
14,393
响应时间（平均）
6.74s
总成本
$0.164
推荐模型 GLM 5.1

它在这里得分最高（5.7），同时成本比Qwen3.5-122B-A10B低约 1.5 倍。

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 5.7 5.7
排名 #204 #202
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 33.3% 45.5%
不稳定测试 2 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.182 2.073
总成本 $0.247 $0.164
输入价格 $0.260 / 1M $0.966 / 1M
输出价格 $2.080 / 1M $3.036 / 1M
总输入令牌 241,575 124,219
输出令牌 88,459 14,393
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 12.93s 6.74s
响应时间（最大） 212.63s 61.20s
响应时间（总计） 284.39s 148.20s
参数量 122B 总计 (10B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#204 Qwen3.5-122B-A10B

none
成本
$0.016
时间
44.5s
令牌
6,431 tok

#202 GLM 5.1

none
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

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

切换对比组合

KAT-Coder-Air V2.5highvsQwen3.5-122B-A10BnoneInkling SmalllowvsGLM 5.1noneKAT-Coder-Air V2.5highvsGLM 5.1noneNemotron 3 Supermedium免费可用vsGLM 5.1noneQwen3.5-122B-A10BnonevsInkling SmalllowNorth Mini Codemedium免费可用vsGLM 5.1noneNemotron 3 Supermedium免费可用vsQwen3.5-122B-A10BnoneKAT-Coder-Air V2.5mediumvsQwen3.5-122B-A10BnoneNorth Mini Codemedium免费可用vsQwen3.5-122B-A10BnoneNemotron 3.5 Lightninghigh免费可用vsQwen3.5-122B-A10BnoneKAT-Coder-Air V2.5mediumvsGLM 5.1noneNemotron 3.5 Lightninghigh免费可用vsGLM 5.1none