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AI BENCHY
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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%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-15

排名
#61
总输出令牌
169,329
响应时间(平均)
39.11s
总成本
不适用
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 发布日期: 2026-08-14 GLM 5.2 GLM 5.2 medium 发布日期: 2026-06-17
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

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

快速对比

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