- 排名
- #57
- 总输出令牌
- 63,842
- 响应时间（平均）
- 15.66s
- 总成本
- $0.377
Inkling (medium) vs GLM 5.2 (high)
平均分几乎持平，为 8.0 vs 8.0。 Inkling (medium) benchmark 成本更低，为 $0.377 vs $1.463。 Inkling (medium) 更快，为 15.66s vs 69.86s，通过率为 75.8% vs 69.7%。
- 排名
- #56
- 总输出令牌
- 364,655
- 响应时间（平均）
- 69.86s
- 总成本
- $1.463
推荐模型
Inkling (medium)
它在这里得分最高（8.0），同时成本比GLM 5.2 (high)低约 3.9 倍。
详细对比
| 指标 | Inkling Inkling medium | GLM 5.2 GLM 5.2 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.0 | 8.0 |
| 排名 | #57 | #56 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.5 | 8.6 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 75.8% | 69.7% |
| 不稳定测试 | 4 | 3 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 2.551 | 6.849 |
| 总成本 | $0.377 | $1.463 |
| 输入价格 | $0.950 / 1M | $1.190 / 1M |
| 输出价格 | $4.050 / 1M | $3.740 / 1M |
| 总输入令牌 | 124,062 | 83,822 |
| 输出令牌 | 12,190 | 72,040 |
| 推理令牌 | 51,652 | 292,615 |
| 响应时间（平均） | 15.66s | 69.86s |
| 响应时间（最大） | 85.12s | 599.43s |
| 响应时间（总计） | 344.52s | 1536.98s |
| 参数量 | 975B 总计 (41B 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.
#57 Thinking Machines: Inkling
medium- 成本
- $0.004
- 时间
- 11.2s
- 令牌
- 852 tok
#56 GLM 5.2
high
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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
快速对比
切换对比组合
GPT-5.6 TerrahighvsInklingmediumDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGLM 5.2highKimi K3maxvsInklingmediumGPT-5.2 ChatnonevsInklingmediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsInklingmediumQwen3.8 27BlowvsInklingmediumDeepSeek V4 Flash 0731lowvsInklingmediumKimi K3maxvsGLM 5.2highGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2highStep 3.7 FlashmediumvsGLM 5.2highMuse Spark 1.1highvsInklingmediumMuse Glimmer 30BxhighvsGLM 5.2high