- 排名
- #62
- 总输出令牌
- 187,337
- 响应时间(平均)
- 53.51s
- 总成本
- $0.277
Qwen3.7 Plus (medium) vs GLM 5.2 (high)
GLM 5.2 (high) 平均分领先,为 8.0 vs 7.9。 Qwen3.7 Plus (medium) benchmark 成本更低,为 $0.277 vs $1.188。 Qwen3.7 Plus (medium) 更快,为 53.51s vs 69.86s,通过率为 75.8% vs 69.7%。
- 排名
- #55
- 总输出令牌
- 364,655
- 响应时间(平均)
- 69.86s
- 总成本
- $1.188
推荐模型
Qwen3.7 Plus (medium)
它的得分接近这里的最高分(7.9 vs 8.0),同时成本比GLM 5.2 (high)低约 4.3 倍。
详细对比
| 指标 | Qwen3.7 Plus Qwen3.7 Plus medium | GLM 5.2 GLM 5.2 high |
|---|---|---|
| 分数 | 7.9 | 8.0 |
| 排名 | #62 | #55 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.9 | 8.6 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 75.8% | 69.7% |
| 不稳定测试 | 3 | 3 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 2.134 | 6.849 |
| 总成本 | $0.277 | $1.188 |
| 输入价格 | $0.320 / 1M | $0.966 / 1M |
| 输出价格 | $1.280 / 1M | $3.036 / 1M |
| 总输入令牌 | 115,242 | 83,822 |
| 输出令牌 | 6,163 | 72,040 |
| 推理令牌 | 181,174 | 292,615 |
| 响应时间(平均) | 53.51s | 69.86s |
| 响应时间(最大) | 315.30s | 599.43s |
| 响应时间(总计) | 1177.25s | 1536.98s |
| 参数量 | ~397B 总计 (~17B 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.
#62 Qwen3.7 Plus
medium- 成本
- $0.018
- 时间
- 193.2s
- 令牌
- 10,821 tok
#55 GLM 5.2
high
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.58s | 672 | 195 | 5,065 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.80s | 639 | 406 | 2,660 |
| 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 Plus | 6.1 | 6.6 | 55.6% | 1 | 108.60s | 6,472 | 414 | 43,576 | |
| GLM 5.2 | 6.4 | 8.6 | 33.3% | 0 | 73.03s | 5,124 | 2,302 | 22,546 |
| 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 Plus | 8.2 | 6.9 | 66.7% | 1 | 190.27s | 89,228 | 4,403 | 57,645 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 321.47s | 61,516 | 18,824 | 63,861 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 21.75s | 7,782 | 270 | 6,713 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.81s | 7,143 | 435 | 1,414 |
| 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 Plus | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 60.05s | 780 | 58 | 34,980 | |
| GLM 5.2 | 3.1 | 6.5 | 11.1% | 1 | 126.85s | 560 | 49,045 | 157,522 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.48s | 516 | 123 | 3,998 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.90s | 498 | 63 | 1,743 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 16.13s | 699 | 102 | 5,013 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.26s | 678 | 151 | 1,210 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 16.38s | 696 | 280 | 7,312 | |
| GLM 5.2 | 6.0 | 4.6 | 66.7% | 2 | 33.71s | 665 | 568 | 22,392 |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.02s | 8,193 | 292 | 1,831 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.25s | 6,861 | 246 | 503 |
| 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 Plus | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 91.07s | 204 | 26 | 15,041 | |
| GLM 5.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 127.82s | 138 | 0 | 18,764 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V4 Flash 0731lowvsGLM 5.2highInklingmediumvsGLM 5.2highGPT-5.2 ChatnonevsQwen3.7 PlusmediumKimi K3maxvsQwen3.7 PlusmediumKimi K3maxvsGLM 5.2highGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2highStep 3.7 FlashmediumvsGLM 5.2highGPT-5.6 TerrahighvsQwen3.7 PlusmediumMuse Glimmer 30BxhighvsGLM 5.2highGPT-5 MinimediumvsGLM 5.2highQwen3.8 27BlowvsGLM 5.2highQwen3.8 2.4T A95BlowvsGLM 5.2high