- 排名
- #48
- 总输出令牌
- 191,237
- 响应时间(平均)
- 43.12s
- 总成本
- $0.405
Qwen3.6 Plus (medium) vs GLM 5.2 (medium)
平均分几乎持平,为 7.8 vs 7.8。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.176 vs $0.405。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 23.28s vs 43.12s,通过率为 71.2% vs 80.3%。
- 排名
- #49
- 总输出令牌
- 61,761
- 响应时间(平均)
- 23.28s
- 总成本
- $0.176
推荐模型
GLM 5.2 (medium)
它在这里得分最高(7.8),同时成本比Qwen3.6 Plus (medium)低约 2.3 倍。
详细对比
| 指标 | Qwen3.6 Plus Qwen3.6 Plus medium | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.8 | 7.8 |
| 排名 | #48 | #49 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.5 |
| 一致性 | 9.3 | 8.0 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 71.2% | 80.3% |
| 不稳定测试 | 2 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 1.514 | 2.159 |
| 总成本 | $0.405 | $0.176 |
| 输入价格 | $0.325 / 1M | $0.761 / 1M |
| 输出价格 | $1.950 / 1M | $2.389 / 1M |
| 总输入令牌 | 97,689 | 37,199 |
| 输出令牌 | 6,412 | 12,261 |
| 推理令牌 | 184,825 | 49,500 |
| 响应时间(平均) | 43.12s | 23.28s |
| 响应时间(最大) | 291.55s | 101.36s |
| 响应时间(总计) | 905.53s | 488.94s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#48 Qwen3.6 Plus
medium- 成本
- $0.024
- 时间
- 219.0s
- 令牌
- 12,235 tok
#49 GLM 5.2
medium- 成本
- $0.041
- 时间
- 195.8s
- 令牌
- 9,287 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.90s | 672 | 207 | 7,557 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.89s | 639 | 497 | 2,634 |
| 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 Plus | 6.1 | 7.8 | 44.4% | 1 | 153.12s | 7,098 | 58 | 50,586 | |
| GLM 5.2 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 40.96s | 7,317 | 1,475 | 17,123 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 163.25s | 71,058 | 5,011 | 55,925 | |
| GLM 5.2 | 5.0 | 5.0 | 50.0% | 0 | 51.96s | 12,696 | 458 | 4,531 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 14.95s | 7,782 | 270 | 10,706 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 13.44s | 7,149 | 348 | 2,345 |
| 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 Plus | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 29.59s | 771 | 56 | 33,464 | |
| GLM 5.2 | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 45.47s | 551 | 8,188 | 11,606 |
| 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 Plus | 5.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 27.05s | 516 | 111 | 5,232 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.39s | 498 | 54 | 1,842 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.54s | 699 | 102 | 5,552 | |
| GLM 5.2 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.90s | 678 | 94 | 1,518 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.34s | 696 | 309 | 6,712 | |
| GLM 5.2 | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 13.13s | 672 | 536 | 4,822 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.87s | 8,193 | 267 | 1,330 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.41s | 6,861 | 230 | 550 |
| 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 Plus | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 47.51s | 204 | 21 | 7,761 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.25s | 138 | 381 | 2,529 |
快速对比
切换对比组合
Qwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8lowvsQwen3.6 PlusmediumGPT-5.6 TerrahighvsQwen3.6 PlusmediumKimi K3maxvsQwen3.6 PlusmediumGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 LunahighvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 LunahighvsQwen3.6 PlusmediumDeepSeek V4 FlashhighvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4 FlashhighvsQwen3.6 PlusmediumDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5.2medium