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AI BENCHY
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Qwen: Qwen3.6 Max Preview vs Z.ai: GLM 5.2

平均分几乎持平,为 6.6 vs 6.6GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.125 vs $0.231Qwen3.6 Max Preview 更快,为 7.82s vs 9.34s,通过率为 60.6% vs 59.1%

推荐模型GLM 5.2它在这里得分最高(6.6),同时成本比Qwen3.6 Max Preview低约 1.8 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-25

指标 Qwen3.6 Max Preview Qwen3.6 Max Preview none 发布日期: 2026-04-20 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.6 6.6
排名 #107 #105
可靠性 9.9 10.0
一致性 9.3 9.2
测试正确
尝试通过率 60.6% 59.1%
不稳定测试 2 2
总运行次数 66 64
每个结果成本 2.061 1.421
总成本 $0.231 $0.125
输入价格 $1.040 / 1M $0.793 / 1M
输出价格 $6.240 / 1M $2.491 / 1M
总输入令牌 106,339 112,359
输出令牌 19,257 14,340
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 7.82s 9.34s
响应时间(最大) 102.62s 79.65s
响应时间(总计) 172.01s 205.46s

Hamster playing table tennis

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

#107 Qwen3.6 Max Preview

none
成本
$0.025
时间
83.9s
令牌
4,066 tok

#105 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
Qwen3.6 Max Preview 3.8 7.3 22.2% 1 3.12s 7,913 456 0
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

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