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Qwen3.7 Flash (medium) vs GLM 5.2

平均分几乎持平,为 6.6 vs 6.6。 Qwen3.7 Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.076 vs $0.152。 GLM 5.2 更快,为 11.27s vs 51.80s,通过率为 62.3% 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
#187
总输出令牌
514,925
响应时间(平均)
51.80s
总成本
$0.076
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),同时响应速度比Qwen3.7 Flash (medium)快约 4.6 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash medium 发布日期: 2026-07-28 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.6 6.6
排名 #187 #186
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.3 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 62.3% 63.8%
不稳定测试 8 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.760 1.753
总成本 $0.076 $0.152
输入价格 $0.030 / 1M $0.325 / 1M
输出价格 $0.130 / 1M $3.990 / 1M
总输入令牌 300,394 247,919
输出令牌 14,081 17,685
推理令牌 500,844 0
响应时间(平均) 51.80s 11.27s
响应时间(最大) 593.64s 79.65s
响应时间(总计) 1191.42s 259.32s
参数量 ~35B 总计 (~3B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#187 Qwen3.7 Flash

medium
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
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
Qwen3.7 Flash 6.2 6.9 55.6% 1 46.78s 7,893 563 61,902
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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