GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning): 终极性能与价格对比
深入探讨推理、基准测试和延迟洞察。
GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning) 对决的最终裁决
经过全面分析，对于优先考虑原始智能和推理的用户来说，**GPT-5.2 (xhigh)成为更优的选择。 然而，GLM-4.7-Flash (Reasoning)依然是一个高度竞争的选择，尤其适用于需要响应更快，成本更低的场景。 这份详细的GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**对比将解析每个关键指标，助您做出最佳决策。
模型快照
关键决策指标一目了然。
GPT-5.2 (xhigh)
OpenAI
- 推理
- 10
- 编码
- 5
- 多模态
- 4
- 长上下文
- 6
- 混合价格 / 100万令牌
- $0.005
- P95 延迟
- 1000ms
- 每秒令牌数
- 105.496令牌/秒
GLM-4.7-Flash (Reasoning)
Other
- 推理
- 6
- 编码
- 3
- 多模态
- 3
- 长上下文
- 4
- 混合价格 / 100万令牌
- $0.000
- P95 延迟
- 1000ms
- 每秒令牌数
- 89.62令牌/秒
整体能力
能力雷达提供了**GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)对决的整体视图。 此图表一目了然地展示了每个模型的优势和劣势，构成了我们GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**分析的基石。
此雷达图直观展示了 `GPT-5.2 (xhigh)` 与 `GLM-4.7-Flash (Reasoning)` 在核心能力（推理、编码、数学代理、多模态、长上下文）上的表现对比。
基准细分
为了更细致的分析，此图表直接比较了各标准化基准的得分。 在关键的 MMLU Pro 测试中，作为 GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning) 争论的核心部分，GPT-5.2 (xhigh) 的得分为 100，而 GLM-4.7-Flash (Reasoning) 的得分为 60。 这种以数据为驱动的方法对任何严肃的**GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**比较都至关重要。
该分组条形图为每个基准指标提供了并排比较。
速度与延迟
速度是交互式应用中**GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**决策的关键因素。 以下指标突出了您在投产前应权衡的取舍。
首次令牌时间
GPT-5.2 (xhigh)300ms
GLM-4.7-Flash (Reasoning)300ms
每秒令牌数
GPT-5.2 (xhigh)105.496
GLM-4.7-Flash (Reasoning)89.62
GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning) 的经济学
力量只是方程式的一部分。 这份**GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**定价分析让您真正感受到价值。
价格细分
一目了然地比较输入和输出价格。
现实成本场景
处理100万个输入令牌并生成25万个输出令牌，
GPT-5.2 (xhigh) 的费用为 $0.005，而 GLM-4.7-Flash (Reasoning) 的费用为 $0.000。 对于任何考虑**GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**选择的开发者来说，这一实用计算至关重要。哪个模型为您赢得了GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)之战？
如果请选择 GPT-5.2 (xhigh)。..
您最优先考虑的是原始性能和功能。
您正在从事需要最高精确度的技术或科学领域工作。
在您的**GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**决策中，性能比成本更为重要。
如果请选择 GLM-4.7-Flash (Reasoning)。..
您需要一个高响应性的模型来支持面向用户的应用。
您的预算是选择**GPT-5.2 (xhigh) vs GLM-4.7-Flash (Reasoning)**时的主要考虑因素。
您的开发规模庞大，运营成本至关重要。