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Grok 4.7 (medium) vs GLM 5.2 (high)

Grok 4.7 (medium) 平均分领先,为 8.1 vs 8.0GLM 5.2 (high) benchmark 成本更低,为 $0.799 vs $2.254GLM 5.2 (high) 更快,为 69.86s vs 106.09s,通过率为 81.8% vs 69.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#73
总输出令牌
433,733
响应时间(平均)
106.09s
总成本
$2.254
排名
#78
总输出令牌
364,655
响应时间(平均)
69.86s
总成本
$0.799
推荐模型 GLM 5.2 (high)

它的得分接近这里的最高分(8.0 vs 8.1),同时成本比Grok 4.7 (medium)低约 2.8 倍。

详细对比

指标 Grok 4.7 Grok 4.7 medium 发布日期: 2026-09-21 GLM 5.2 GLM 5.2 high 发布日期: 2026-06-17
分数 8.1 8.0
排名 #73 #78
可靠性 9.9 10.0
一致性 8.3 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 81.8% 69.7%
不稳定测试 5 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 15.023 6.849
总成本 $2.254 $0.799
输入价格 $1.600 / 1M $0.650 / 1M
输出价格 $4.800 / 1M $2.042 / 1M
总输入令牌 107,193 83,822
输出令牌 4,661 72,040
推理令牌 429,072 292,615
响应时间(平均) 106.09s 69.86s
响应时间(最大) 660.89s 599.43s
响应时间(总计) 2333.94s 1536.98s
参数量 ~1.7T 总计 (~170B 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.

#73 SpaceXAI: Grok 4.7

medium
成本
$0.047
时间
132.3s
令牌
9,954 tok

#78 GLM 5.2

high
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
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

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
Grok 4.7 6.6 4.6 77.8% 2 312.17s 10,266 349 172,347
GLM 5.2 6.4 8.6 33.3% 0 73.03s 5,124 2,302 22,546

快速对比

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