- 排名
- #48
- 总输出令牌
- 359,703
- 响应时间(平均)
- 39.77s
- 总成本
- $0.051
Qwen3.7 Flash (high) vs GLM 5.2 (medium)
GLM 5.2 (medium) 平均分领先,为 7.8 vs 7.8。 Qwen3.7 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.051 vs $0.178。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 23.28s vs 39.77s,通过率为 72.7% vs 80.3%。
- 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 | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 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
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 10.21s | 672 | 713 | 13,968 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Flash | 6.9 | 5.9 | 66.7% | 1 | 231.97s | 88,896 | 9,866 | 203,866 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 20.10s | 7,782 | 270 | 10,800 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Flash | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 22.73s | 771 | 61 | 25,126 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Flash | 5.1 | 3.4 | 33.3% | 1 | 10.73s | 516 | 120 | 3,898 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Flash | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.41s | 699 | 97 | 7,838 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Flash | 7.1 | 5.1 | 77.8% | 2 | 10.79s | 696 | 369 | 10,474 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.72s | 8,193 | 309 | 1,436 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.70s | 204 | 24 | 7,615 | |
| 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
Claude Opus 4.8lowvsQwen3.7 FlashhighClaude Sonnet 4.6mediumvsQwen3.7 FlashhighGPT-5.6 TerramediumvsQwen3.7 FlashhighQwen3.7 FlashhighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.6mediumvsQwen3.7 FlashhighSeed-2.0-LitemediumvsQwen3.7 FlashhighGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 LunahighvsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsQwen3.7 FlashhighDeepSeek V4 FlashhighvsGLM 5.2medium