- 排名
- #73
- 总输出令牌
- 433,733
- 响应时间(平均)
- 106.09s
- 总成本
- $2.254
Grok 4.7 (medium) vs GLM 5.2 (high)
Grok 4.7 (medium) 平均分领先,为 8.1 vs 8.0。 GLM 5.2 (high) benchmark 成本更低,为 $0.799 vs $2.254。 GLM 5.2 (high) 更快,为 69.86s vs 106.09s,通过率为 81.8% vs 69.7%。
已对比模型
- 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 | GLM 5.2 GLM 5.2 high |
|---|---|---|
| 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
快速对比
切换对比组合
InklinghighvsGrok 4.7mediumMuse Spark 1.1highvsGrok 4.7mediumDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGLM 5.2highDeepSeek V4 Flash 0731lowvsGrok 4.7mediumMuse Glimmer 30BxhighvsGrok 4.7mediumDeepSeek V4 Flash 0731highvsGrok 4.7mediumInklingmediumvsGLM 5.2highQwen3.8 2.4T A95BlowvsGrok 4.7mediumGrok 4.7lowvsGLM 5.2highKimi K3maxvsGLM 5.2highGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2highStep 3.7 FlashmediumvsGLM 5.2high