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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 8.4 vs 8.4。 Qwen3.8 2.4T A95B (low) benchmark 成本更低,为 $4.016 vs $4.632。 GLM 5.2 (high) 更快,为 69.11s vs 120.40s,通过率为 73.9% vs 71.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-13

已对比模型

排名
#114
总输出令牌
424,019
响应时间(平均)
120.40s
总成本
$4.016
排名
#123
总输出令牌
382,333
响应时间(平均)
69.11s
总成本
$4.632
推荐模型 GLM 5.2 (high)

它的得分接近这里的最高分(8.4 vs 8.4),同时响应速度比Qwen3.8 2.4T A95B (low)快约 1.7 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 8.4 8.4
排名 #114 #123
可靠性 9.6 10.0
一致性 9.2 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 73.9% 71.0%
不稳定测试 2 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 19.825 7.314
总成本 $4.016 $4.632
输入价格 $2.000 / 1M $0.153 / 1M
输出价格 $6.000 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.250 / 1M $0.150 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 313,881 288,913
输出令牌 123,706 79,462
推理令牌 388,328 303,120
响应时间(平均) 120.40s 69.11s
响应时间(最大) 534.21s 599.43s
响应时间(总计) 2769.16s 1589.43s
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

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#114 Qwen3.8 2.4T A95B

low
成本
$0.100
时间
193.2s
令牌
16,767 tok

#123 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

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