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Qwen3.8 27B (medium) vs GLM 5 (medium)

平均分几乎持平,为 7.2 vs 7.2。 Qwen3.8 27B (medium) benchmark 成本更低,为 ~$0.073 vs $0.479。 GLM 5 (medium) 更快,为 39.05s vs 40.09s,通过率为 66.7% vs 76.8%。

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
#209
总输出令牌
170,696
响应时间(平均)
40.09s
总成本
~$0.073
排名
#214
总输出令牌
120,942
响应时间(平均)
39.05s
总成本
$0.479
推荐模型 Qwen3.8 27B (medium)

它在这里得分最高(7.2),同时成本比GLM 5 (medium)低约 6.6 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium 发布日期: 2026-08-14 免费可用 GLM 5 GLM 5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 7.2 7.2
排名 #209 #214
可靠性 9.7 10.0
一致性 9.4 7.9
尝试次数 69/69 66/69
测试正确
尝试通过率 66.7% 76.8%
不稳定测试 2 5
总运行次数 69 66
每个结果成本 ~0.520 2.552
总成本 ~$0.073 $0.479
输入价格 不适用 $0.600 / 1M
输出价格 不适用 $1.920 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.120 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 277,164 212,440
输出令牌 1,913 22,922
推理令牌 168,783 115,335
响应时间(平均) 40.09s 39.05s
响应时间(最大) 214.63s 110.70s
响应时间(总计) 881.89s 546.68s
参数量 27.3B 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.

#209 Qwen3.8 27B

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

#214 GLM 5

medium
成本
$0.005
时间
20.7s
令牌
2,068 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 10.0 10.0 100.0% 0 74.30s 7,254 2,997 52,930

切换对比组合

Gemini 3.8 FlashlowvsQwen3.8 27Bmedium免费可用Step 3.7 FlashlowvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsQwen3.8 27Bmedium免费可用Qwen3.7 FlashhighvsGLM 5mediumNex-N2.6highvsQwen3.8 27Bmedium免费可用Claude Opus 5nonevsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5mediumGemini 3.8 FlashlowvsGLM 5mediumQwen3.8 27Bmedium免费可用vsStep 3.7 FlashlowNex-N2.6highvsGLM 5mediumClaude Opus 5nonevsQwen3.8 27Bmedium免费可用LongCat 2.0highvsQwen3.8 27Bmedium免费可用