- 排名
- #49
- 总输出令牌
- 61,761
- 响应时间(平均)
- 23.28s
- 总成本
- $0.176
GLM 5.2 (medium) vs GLM 5 (medium)
GLM 5.2 (medium) 平均分领先,为 7.8 vs 7.7。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.176 vs $0.307。 GLM 5.2 (medium) 更快,为 23.28s vs 33.54s,通过率为 80.3% vs 78.8%。
- 排名
- #54
- 总输出令牌
- 124,566
- 响应时间(平均)
- 33.54s
- 总成本
- $0.307
推荐模型
GLM 5.2 (medium)
它在这里得分最高(7.8),同时成本比GLM 5 (medium)低约 1.7 倍。
详细对比
| 指标 | GLM 5.2 GLM 5.2 medium | GLM 5 GLM 5 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.8 | 7.7 |
| 排名 | #49 | #54 |
| 可靠性 | 9.5 | 10.0 |
| 一致性 | 8.0 | 8.1 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 80.3% | 78.8% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 2.159 | 1.668 |
| 总成本 | $0.176 | $0.307 |
| 输入价格 | $0.761 / 1M | $0.950 / 1M |
| 输出价格 | $2.389 / 1M | $2.551 / 1M |
| 总输入令牌 | 37,199 | 35,224 |
| 输出令牌 | 12,261 | 21,570 |
| 推理令牌 | 49,500 | 102,996 |
| 响应时间(平均) | 23.28s | 33.54s |
| 响应时间(最大) | 101.36s | 99.85s |
| 响应时间(总计) | 488.94s | 435.99s |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#49 GLM 5.2
medium- 成本
- $0.041
- 时间
- 195.8s
- 令牌
- 9,287 tok
#54 GLM 5
medium- 成本
- $0.005
- 时间
- 20.7s
- 令牌
- 2,068 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 LunahighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5mediumDeepSeek V4 FlashhighvsGLM 5mediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4 ProhighvsGLM 5mediumQwen3.7 FlashhighvsGLM 5mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumKimi K3maxvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 LunahighvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4 FlashhighvsGLM 5.2mediumClaude Opus 5nonevsGLM 5medium