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Mercury 2.5 vs Ling 3.0 Flash

Ling 3.0 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.2 vs 4.1. Ling 3.0 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.004 vs $0.026. Ling 3.0 Flash ist schneller mit 3.40s vs 5.10s, mit Erfolgsraten von 24.6% vs 26.1%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#397
Gesamte Ausgabe-Token
89,958
Antwortzeit (Durchschnitt)
5.10s
Gesamtkosten
$0.026
Rang
#338
Gesamte Ausgabe-Token
12,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.40s
Gesamtkosten
$0.004
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (5.2) und kostet etwa 7.6x weniger als Mercury 2.5.

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Mercury 2.5 none Veröffentlichung: 2026-09-08 Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none Veröffentlichung: 2026-07-24
Punktzahl 4.1 5.2
Rang #397 #338
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.6 10.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 24.6% 26.1%
Instabile Tests 7 0
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.298 0.000
Gesamtkosten $0.026 $0.004
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.021 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $0.063 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.004 / 1M $0.005 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 311,488 123,993
Ausgabe-Token 89,958 12,777
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 5.10s 3.40s
Antwortzeit (Maximum) 63.41s 17.51s
Antwortzeit (Gesamt) 117.24s 74.77s
Parameter ~100B 124B insgesamt (5.1B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#397 Mercury 2.5

none
Kosten
$0.001
Zeit
2.7s
Token
2,749 tok

#338 Ling 3.0 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
11.6s
Token
2,781 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
Mercury 2.5 3.7 7.0 22.2% 1 12.50s 7,888 61,297 0
Ling 3.0 Flash 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0

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