- 排名
- #60
- 总输出令牌
- 409,709
- 响应时间(平均)
- 23.51s
- 总成本
- $0.495
Step 3.7 Flash (medium) vs GLM 5.2 (medium)
Step 3.7 Flash (medium) 平均分领先,为 7.9 vs 7.8。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.224 vs $0.495。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 23.28s vs 23.51s,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
- $0.224
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),同时成本比Step 3.7 Flash (medium)低约 2.2 倍。
详细对比
| 指标 | Step 3.7 Flash Step 3.7 Flash medium | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.9 | 7.8 |
| 排名 | #60 | #65 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.5 |
| 一致性 | 8.9 | 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 | 3 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 3.801 | 2.159 |
| 总成本 | $0.495 | $0.224 |
| 输入价格 | $0.200 / 1M | $0.966 / 1M |
| 输出价格 | $1.150 / 1M | $3.036 / 1M |
| 总输入令牌 | 114,191 | 37,199 |
| 输出令牌 | 409,709 | 12,261 |
| 推理令牌 | 0 | 49,500 |
| 响应时间(平均) | 23.51s | 23.28s |
| 响应时间(最大) | 152.83s | 101.36s |
| 响应时间(总计) | 517.21s | 488.94s |
| 参数量 | 198B 总计 (11B 激活) | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#60 Step 3.7 Flash
medium- 成本
- $0.006
- 时间
- 46.2s
- 令牌
- 4,466 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 9.65s | 756 | 32,185 | 0 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 8.8 | 7.8 | 88.9% | 1 | 27.42s | 7,437 | 44,797 | 0 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 80.94s | 87,764 | 114,720 | 0 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.75s | 7,398 | 3,020 | 0 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 27.26s | 837 | 52,484 | 0 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 4.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.85s | 525 | 3,987 | 0 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.83s | 735 | 2,166 | 0 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 5.7 | 9.9 | 33.3% | 0 | 6.19s | 756 | 15,071 | 0 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.16s | 7,746 | 2,115 | 0 | |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Step 3.7 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 113.98s | 237 | 139,164 | 0 | |
| 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
GPT-5.2 ChatnonevsStep 3.7 FlashmediumKimi K3maxvsStep 3.7 FlashmediumQwen3.8 27BlowvsStep 3.7 FlashmediumGPT-5.6 TerrahighvsStep 3.7 FlashmediumQwen3.8 27BlowvsGLM 5.2mediumGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2mediumStep 3.7 FlashmediumvsGLM 5.2highKimi K3maxvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsStep 3.7 FlashmediumDeepSeek V4 Flash 0731lowvsStep 3.7 Flashmedium