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Qwen3.7 Flash (high) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) 平均分领先,为 7.8 vs 7.8Qwen3.7 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.051 vs $0.178GLM 5.2 (medium) 更快,为 23.28s vs 39.77s,通过率为 72.7% vs 80.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-28

排名
#48
总输出令牌
359,703
响应时间(平均)
39.77s
总成本
$0.051
排名
#45
总输出令牌
61,761
响应时间(平均)
23.28s
总成本
$0.178
推荐模型 Qwen3.7 Flash (high)

它的得分接近这里的最高分(7.8 vs 7.8),同时成本比GLM 5.2 (medium)低约 3.5 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high 发布日期: 2026-07-28 GLM 5.2 GLM 5.2 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 7.8 7.8
排名 #48 #45
可靠性 10.0 9.5
一致性 7.8 8.0
测试正确
尝试通过率 72.7% 80.3%
不稳定测试 6 4
总运行次数 66 63
每个结果成本 0.387 2.159
总成本 $0.051 $0.178
输入价格 $0.030 / 1M $0.769 / 1M
输出价格 $0.130 / 1M $2.416 / 1M
总输入令牌 116,322 37,199
输出令牌 12,332 12,261
推理令牌 347,371 49,500
响应时间(平均) 39.77s 23.28s
响应时间(最大) 431.47s 101.36s
响应时间(总计) 875.01s 488.94s

Hamster playing table tennis

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

#48 Qwen3.7 Flash

high
无效SVG
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 tok

#45 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

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
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350
GLM 5.2 8.2 7.2 88.9% 1 40.96s 7,317 1,475 17,123

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