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AI BENCHY
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Qwen: Qwen3.5-27B vs Z.ai: GLM 5.2

GLM 5.2 平均分领先,为 6.6 vs 6.5GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.047 vs $0.090Qwen3.5-27B 更快,为 4.76s vs 9.34s,通过率为 40.9% vs 59.1%

推荐模型Qwen3.5-27B它的得分接近这里的最高分(6.5 vs 6.6),同时响应速度比GLM 5.2快约 2.0 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-18

指标 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B none 发布日期: 2026-02-24 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.5 6.6
排名 #100 #94
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 9.2
测试正确
尝试通过率 40.9% 59.1%
不稳定测试 2 2
总运行次数 66 64
每个结果成本 0.763 1.421
总成本 $0.090 $0.047
输入价格 $0.260 / 1M $0.293 / 1M
输出价格 $2.600 / 1M $0.920 / 1M
总输入令牌 102,316 112,359
输出令牌 24,321 14,340
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 4.76s 9.34s
响应时间(最大) 69.46s 79.65s
响应时间(总计) 104.71s 205.46s

Hamster playing table tennis

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

#100 Qwen3.5-27B

none
成本
$0.007
时间
42.9s
令牌
4,273 tok

#94 GLM 5.2

none
无效SVG
成本
$0.033
时间
87.7s
令牌
7,455 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
Qwen3.5-27B 5.8 10.0 33.3% 0 1.80s 7,913 415 0
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

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