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Qwen3.8 27B (medium) vs GLM 5.2 (medium)

GLM 5.2 (medium) 平均分领先,为 7.8 vs 7.8。 Qwen3.8 27B (medium) benchmark 成本更低,为 ~$0.058 vs $0.151。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 23.28s vs 33.05s,通过率为 66.7% vs 80.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-28

已对比模型

排名
#101
总输出令牌
136,162
响应时间(平均)
33.05s
总成本
~$0.058
排名
#98
总输出令牌
61,761
响应时间(平均)
23.28s
总成本
$0.151
推荐模型 Qwen3.8 27B (medium)

它的得分接近这里的最高分(7.8 vs 7.8),同时成本比GLM 5.2 (medium)低约 2.6 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium 发布日期: 2026-08-14 GLM 5.2 GLM 5.2 medium 发布日期: 2026-06-17
分数 7.8 7.8
排名 #101 #98
可靠性 9.6 9.5
一致性 9.7 8.0
尝试次数 66/66 63/66
测试正确
尝试通过率 66.7% 80.3%
不稳定测试 1 4
总运行次数 66 63
每个结果成本 ~0.409 2.159
总成本 ~$0.058 $0.151
输入价格 不适用 $0.650 / 1M
输出价格 不适用 $2.042 / 1M
总输入令牌 98,266 37,199
输出令牌 1,861 12,261
推理令牌 134,301 49,500
响应时间(平均) 33.05s 23.28s
响应时间(最大) 214.63s 101.36s
响应时间(总计) 694.04s 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.

#101 Qwen3.8 27B

medium
成本
~$0.002
时间
43.4s
令牌
2,956 tok

#98 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 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808
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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