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Qwen3.5-27B vs GLM 5 (medium)

Qwen3.5-27B 平均分领先,为 7.2 vs 7.2。 Qwen3.5-27B benchmark 成本更低,为 $0.116 vs $0.360。 Qwen3.5-27B 更快,为 9.98s vs 39.05s,通过率为 47.8% vs 76.8%。

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
#139
总输出令牌
36,422
响应时间(平均)
9.98s
总成本
$0.116
排名
#146
总输出令牌
138,257
响应时间(平均)
39.05s
总成本
$0.360
推荐模型 Qwen3.5-27B

它在这里得分最高(7.2),同时成本比GLM 5 (medium)低约 3.1 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B none 发布日期: 2026-02-24 GLM 5 GLM 5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 7.2 7.2
排名 #139 #146
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.4 7.9
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 47.8% 76.8%
不稳定测试 2 5
总运行次数 69 66
每个结果成本 1.153 2.552
总成本 $0.116 $0.360
输入价格 $0.195 / 1M $0.600 / 1M
输出价格 $1.560 / 1M $1.920 / 1M
总输入令牌 283,977 212,440
输出令牌 36,422 22,922
推理令牌 0 115,335
响应时间(平均) 9.98s 39.05s
响应时间(最大) 124.53s 110.70s
响应时间(总计) 229.52s 546.68s
参数量 27B 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.

#139 Qwen3.5-27B

none
成本
$0.007
时间
42.9s
令牌
4,273 tok

#146 GLM 5

medium
成本
$0.005
时间
20.7s
令牌
2,068 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 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

快速对比

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