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Qwen3.6 35B A3B (medium) vs GLM 5.2

GLM 5.2 平均分领先,为 6.6 vs 6.5。 GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.152 vs $0.812。 GLM 5.2 更快,为 11.27s vs 59.92s,通过率为 58.0% 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
#193
总输出令牌
776,174
响应时间(平均)
59.92s
总成本
$0.812
排名
#186
总输出令牌
17,685
响应时间(平均)
11.27s
总成本
$0.152
推荐模型 GLM 5.2

它在这里得分最高(6.6),同时成本比Qwen3.6 35B A3B (medium)低约 5.4 倍。

详细对比

指标 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B medium 发布日期: 2026-04-20 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.5 6.6
排名 #193 #186
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.0 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 58.0% 63.8%
不稳定测试 3 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.732 1.753
总成本 $0.812 $0.152
输入价格 $0.150 / 1M $0.325 / 1M
输出价格 $1.000 / 1M $3.990 / 1M
总输入令牌 282,192 247,919
输出令牌 75,306 17,685
推理令牌 700,868 0
响应时间(平均) 59.92s 11.27s
响应时间(最大) 817.57s 79.65s
响应时间(总计) 1258.32s 259.32s
参数量 35B 总计 (3B 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.

#193 Qwen3.6 35B A3B

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#186 GLM 5.2

none
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
Qwen3.6 35B A3B 7.7 10.0 66.7% 0 50.55s 5,051 7,929 37,223
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

快速对比

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