- 排名
- #61
- 总输出令牌
- 169,329
- 响应时间(平均)
- 39.11s
- 总成本
- 不适用
Qwen3.8 27B (low) vs GLM 5.2 (medium)
Qwen3.8 27B (low) 平均分领先,为 7.9 vs 7.8。 未测量本地硬件成本,因此无法进行成本比较。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 23.28s vs 39.11s,通过率为 68.2% vs 80.3%。
- 排名
- #65
- 总输出令牌
- 61,761
- 响应时间(平均)
- 23.28s
- 总成本
- $0.276
推荐模型
GLM 5.2 (medium)
它的得分接近这里的最高分(7.8 vs 7.9),同时响应速度比Qwen3.8 27B (low)快约 1.7 倍。
详细对比
| 指标 | Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B low | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.9 | 7.8 |
| 排名 | #61 | #65 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.5 |
| 一致性 | 10.0 | 8.0 |
| 尝试次数 | 66/66 | 63/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 68.2% | 80.3% |
| 不稳定测试 | 0 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 不适用 | 2.159 |
| 总成本 | 不适用 | $0.276 |
| 输入价格 | 不适用 | $1.190 / 1M |
| 输出价格 | 不适用 | $3.740 / 1M |
| 总输入令牌 | 99,705 | 37,199 |
| 输出令牌 | 1,545 | 12,261 |
| 推理令牌 | 167,784 | 49,500 |
| 响应时间(平均) | 39.11s | 23.28s |
| 响应时间(最大) | 376.04s | 101.36s |
| 响应时间(总计) | 860.51s | 488.94s |
| 参数量 | 27.3B | 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.
#61 Qwen3.8 27B
low- 成本
- 不适用
- 时间
- 92.8s
- 令牌
- 6,902 tok
#65 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.02s | 984 | 183 | 2,016 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 140.92s | 8,127 | 585 | 86,694 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 90.63s | 69,687 | 66 | 37,791 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.03s | 9,087 | 150 | 1,962 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 60.78s | 1,014 | 12 | 31,872 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.37s | 594 | 132 | 729 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.43s | 855 | 48 | 915 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 4.91s | 930 | 240 | 2,382 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 8.42s | 8,145 | 15 | 1,350 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 12.64s | 282 | 114 | 2,073 | |
| 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
Qwen3.8 27BlowvsStep 3.7 FlashmediumGPT-5.2 ChatnonevsQwen3.8 27BlowKimi K3maxvsQwen3.8 27BlowGPT-5.6 TerrahighvsQwen3.8 27BlowGemini 3.5 Flash LitemediumvsQwen3.8 27BlowQwen3.8 27BlowvsInklingmediumGPT-5.6 TerramediumvsQwen3.8 27BlowClaude Sonnet 4.6mediumvsQwen3.8 27BlowGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2medium