- 排名
- #65
- 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 (medium)
平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.8。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.224 vs $0.277。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 23.28s vs 53.51s,通过率为 75.8% vs 80.3%。
- 排名
- #68
- 总输出令牌
- 61,761
- 响应时间(平均)
- 23.28s
- 总成本
- $0.224
推荐模型
GLM 5.2 (medium)
它在这里得分最高(7.8),同时响应速度比Qwen3.7 Plus (medium)快约 2.3 倍。
详细对比
| 指标 | Qwen3.7 Plus Qwen3.7 Plus medium | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.9 | 7.8 |
| 排名 | #65 | #68 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.5 |
| 一致性 | 8.9 | 8.0 |
| 尝试次数 | 66/66 | 63/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 75.8% | 80.3% |
| 不稳定测试 | 3 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 2.134 | 2.159 |
| 总成本 | $0.277 | $0.224 |
| 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 | 37,199 |
| 输出令牌 | 6,163 | 12,261 |
| 推理令牌 | 181,174 | 49,500 |
| 响应时间(平均) | 53.51s | 23.28s |
| 响应时间(最大) | 315.30s | 101.36s |
| 响应时间(总计) | 1177.25s | 488.94s |
| 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.
#65 Qwen3.7 Plus
medium- 成本
- $0.018
- 时间
- 193.2s
- 令牌
- 10,821 tok
#68 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.58s | 672 | 195 | 5,065 | |
| GLM 5.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.89s | 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 Plus | 6.1 | 6.6 | 55.6% | 1 | 108.60s | 6,472 | 414 | 43,576 | |
| 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 Plus | 8.2 | 6.9 | 66.7% | 1 | 190.27s | 89,228 | 4,403 | 57,645 | |
| 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 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 | 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 Plus | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 60.05s | 780 | 58 | 34,980 | |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.48s | 516 | 123 | 3,998 | |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 16.13s | 699 | 102 | 5,013 | |
| 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 Plus | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 16.38s | 696 | 280 | 7,312 | |
| 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 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 | 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 Plus | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 91.07s | 204 | 26 | 15,041 | |
| 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
GPT-5.2 ChatnonevsQwen3.7 PlusmediumKimi K3maxvsQwen3.7 PlusmediumQwen3.8 27BlowvsGLM 5.2mediumGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 TerrahighvsQwen3.7 PlusmediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8lowvsQwen3.7 PlusmediumSeed-2.0-CodelowvsGLM 5.2mediumQwen3.7 PlusmediumvsGLM 5.2high