- 排名
- #199
- 总输出令牌
- 232,542
- 响应时间(平均)
- 44.53s
- 总成本
- $0.989
Grok 4.3 (medium) vs GLM 5.2
平均分几乎持平,为 6.5 vs 6.5。 GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.161 vs $0.989。 GLM 5.2 更快,为 11.51s vs 44.53s,通过率为 63.8% vs 62.3%。
已对比模型
- 排名
- #197
- 总输出令牌
- 19,230
- 响应时间(平均)
- 11.51s
- 总成本
- $0.161
推荐模型
GLM 5.2
它在这里得分最高(6.5),同时成本比Grok 4.3 (medium)低约 6.2 倍。
详细对比
| 指标 | Grok 4.3 Grok 4.3 medium | GLM 5.2 GLM 5.2 none |
|---|---|---|
| 分数 | 6.5 | 6.5 |
| 排名 | #199 | #197 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.3 | 9.0 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 63.8% | 62.3% |
| 不稳定测试 | 5 | 3 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 8.235 | 1.825 |
| 总成本 | $0.989 | $0.161 |
| 输入价格 | $1.250 / 1M | $0.325 / 1M |
| 输出价格 | $2.500 / 1M | $3.990 / 1M |
| 总输入令牌 | 325,471 | 257,698 |
| 输出令牌 | 14,867 | 19,230 |
| 推理令牌 | 217,675 | 0 |
| 响应时间(平均) | 44.53s | 11.51s |
| 响应时间(最大) | 216.69s | 79.65s |
| 响应时间(总计) | 1024.25s | 264.72s |
| 参数量 | ~1.5T 总计 (~150B 激活) | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#199 SpaceXAI: Grok 4.3
medium- 成本
- $0.009
- 时间
- 19.0s
- 令牌
- 3,661 tok
#197 GLM 5.2
none- 成本
- $0.033
- 时间
- 87.7s
- 令牌
- 7,455 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
KAT-Coder-Pro V2.5highvsGLM 5.2noneKAT-Coder-Pro V2.5highvsGrok 4.3mediumGrok 4.3mediumvsGLM 5.1noneLaguna XS 2.1medium免费可用vsGLM 5.2noneQwen3.5-122B-A10BnonevsGrok 4.3mediumGrok 4.3mediumvsGLM 5.3lowGemini 3 Flash PreviewnonevsGrok 4.3mediumQwen3.5 Plus 2026-02-15nonevsGrok 4.3mediumMercury 2.5highvsGLM 5.2noneMercury 2.5highvsGrok 4.3mediumMercury 2.5 PreviewhighvsGLM 5.2noneMercury 2.5 PreviewhighvsGrok 4.3medium