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Qwen3.8 2.4T A95B (low) vs GLM 5.2 (high)

Qwen3.8 2.4T A95B (low) 平均分领先,为 8.1 vs 8.0。 GLM 5.2 (high) benchmark 成本更低,为 $0.799 vs $2.672。 GLM 5.2 (high) 更快,为 69.86s vs 118.97s,通过率为 72.7% vs 69.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-24

已对比模型

排名
#78
总输出令牌
495,541
响应时间(平均)
118.97s
总成本
$2.672
排名
#86
总输出令牌
364,655
响应时间(平均)
69.86s
总成本
$0.799
推荐模型 GLM 5.2 (high)

它的得分接近这里的最高分(8.0 vs 8.1),同时成本比Qwen3.8 2.4T A95B (low)低约 3.3 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B low 发布日期: 2026-08-12 GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数 8.1 8.0
排名 #78 #86
可靠性 9.4 10.0
一致性 9.2 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 72.7% 69.7%
不稳定测试 2 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 17.812 6.849
总成本 $2.672 $0.799
输入价格 $2.000 / 1M $0.650 / 1M
输出价格 $6.000 / 1M $2.042 / 1M
总输入令牌 113,279 83,822
输出令牌 121,045 72,040
推理令牌 374,496 292,615
响应时间(平均) 118.97s 69.86s
响应时间(最大) 534.21s 599.43s
响应时间(总计) 2617.41s 1536.98s
参数量 2.4T 总计 (95B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#78 Qwen3.8 2.4T A95B

low
成本
$0.100
时间
193.2s
令牌
16,767 tok

#86 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
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

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
Qwen3.8 2.4T A95B 7.8 9.3 66.7% 0 172.53s 6,716 21,405 57,399
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

快速对比

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