- 排名
- #164
- 总输出令牌
- 16,155
- 响应时间（平均）
- 10.65s
- 总成本
- $0.067
Qwen3.6 27B vs GLM 5.1
平均分几乎持平，为 5.5 vs 5.5。 Qwen3.6 27B benchmark 成本更低，为 $0.067 vs $0.164。 GLM 5.1 更快，为 6.70s vs 10.65s，通过率为 45.5% vs 40.9%。
- 排名
- #163
- 总输出令牌
- 14,393
- 响应时间（平均）
- 6.70s
- 总成本
- $0.164
推荐模型
Qwen3.6 27B
它在这里得分最高（5.5），同时成本比GLM 5.1低约 2.5 倍。
详细对比
| 指标 | Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none | GLM 5.1 GLM 5.1 none |
|---|---|---|
| 分数 | 5.5 | 5.5 |
| 排名 | #164 | #163 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.6 | 8.2 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 45.5% | 40.9% |
| 不稳定测试 | 6 | 5 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.220 | 2.368 |
| 总成本 | $0.067 | $0.164 |
| 输入价格 | $0.290 / 1M | $0.966 / 1M |
| 输出价格 | $2.400 / 1M | $3.036 / 1M |
| 总输入令牌 | 95,796 | 124,209 |
| 输出令牌 | 16,155 | 14,393 |
| 推理令牌 | 0 | 0 |
| 响应时间（平均） | 10.65s | 6.70s |
| 响应时间（最大） | 156.31s | 61.20s |
| 响应时间（总计） | 234.39s | 147.38s |
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#164 Qwen3.6 27B
none- 成本
- $0.009
- 时间
- 83.0s
- 令牌
- 4,549 tok
#163 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
| 反AI技巧 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 3.8 | 3.7 | 41.7% | 3 | 2.83s | 696 | 490 | 0 | |
| GLM 5.1 | 4.0 | 6.3 | 25.0% | 2 | 2.11s | 555 | 305 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 5.5 | 10.0 | 33.3% | 0 | 4.16s | 7,913 | 539 | 0 | |
| GLM 5.1 | 3.9 | 9.7 | 0.0% | 0 | 4.96s | 7,256 | 525 | 0 |
| 综合 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 3.2 | 9.1 | 0.0% | 0 | 83.13s | 65,572 | 13,744 | 0 | |
| GLM 5.1 | 2.8 | 1.8 | 33.3% | 2 | 46.88s | 99,907 | 12,768 | 0 |
| 数据解析与提取 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 2.06s | 7,788 | 248 | 0 | |
| GLM 5.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.08s | 7,107 | 204 | 0 |
| 领域专项 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 3.03s | 789 | 24 | 0 | |
| GLM 5.1 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 1.99s | 687 | 24 | 0 |
| 通用智能 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 5.2 | 9.9 | 0.0% | 0 | 1.07s | 522 | 72 | 0 | |
| GLM 5.1 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 790ms | 477 | 39 | 0 |
| 指令遵循 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 6.2 | 5.8 | 66.7% | 1 | 1.92s | 711 | 49 | 0 | |
| GLM 5.1 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.98s | 636 | 66 | 0 |
| 谜题求解 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 5.15s | 714 | 639 | 0 | |
| GLM 5.1 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 1.45s | 609 | 151 | 0 |
| 工具调用 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 9.5 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.74s | 10,881 | 339 | 0 | |
| GLM 5.1 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 10.68s | 6,789 | 300 | 0 |
| 常识问答 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.03s | 210 | 11 | 0 | |
| GLM 5.1 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.34s | 186 | 11 | 0 |
快速对比
切换对比组合
KAT-Coder-Air V2.5mediumvsGLM 5.1noneKAT-Coder-Air V2.5mediumvsQwen3.6 27BnoneKAT-Coder-Air V2.5highvsGLM 5.1noneKAT-Coder-Air V2.5highvsQwen3.6 27BnoneLaguna S 2.1medium免费可用vsQwen3.6 27BnoneKAT-Coder-Air V2.5lowvsQwen3.6 27BnoneLaguna S 2.1medium免费可用vsGLM 5.1noneKAT-Coder-Air V2.5lowvsGLM 5.1noneLaguna S 2.1high免费可用vsQwen3.6 27BnoneNemotron 3 Supermedium免费可用vsGLM 5.1noneLaguna S 2.1high免费可用vsGLM 5.1noneNemotron 3 Supermedium免费可用vsQwen3.6 27Bnone