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Qwen3.5-122B-A10B vs GLM 5.3 (low)

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 $0.473。 Qwen3.5-122B-A10B 更快,为 14.79s vs 15.28s,通过率为 36.2% vs 63.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#201
总输出令牌
97,112
响应时间(平均)
14.79s
总成本
$0.308
排名
#195
总输出令牌
28,602
响应时间(平均)
15.28s
总成本
$0.473
推荐模型 Qwen3.5-122B-A10B

它在这里得分最高(6.4),同时成本比GLM 5.3 (low)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 5.3 GLM 5.3 low 发布日期: 2026-08-20
分数 6.4 6.5
排名 #201 #195
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 36.2% 63.8%
不稳定测试 2 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.452 3.936
总成本 $0.308 $0.473
输入价格 $0.260 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $2.080 / 1M $4.400 / 1M
总输入令牌 405,921 247,436
输出令牌 97,112 11,005
推理令牌 0 17,597
响应时间(平均) 14.79s 15.28s
响应时间(最大) 212.63s 83.60s
响应时间(总计) 340.25s 351.49s
参数量 122B 总计 (10B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#201 Qwen3.5-122B-A10B

none
成本
$0.016
时间
44.5s
令牌
6,431 tok

#195 GLM 5.3

low
成本
$0.007
时间
28.4s
令牌
1,599 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 5.3 6.2 6.9 55.6% 1 21.02s 7,317 368 6,764

快速对比

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