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Mercury 2.5 vs LFM3-1.7B (default)

Mercury 2.5 führt beim Durchschnittsscore mit 4.1 vs 4.1. Mercury 2.5 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.026 vs $0.084. Mercury 2.5 ist schneller mit 5.10s vs 16.99s, mit Erfolgsraten von 24.6% vs 34.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#429
Gesamte Ausgabe-Token
89,958
Antwortzeit (Durchschnitt)
5.10s
Gesamtkosten
$0.026
Rang
#430
Gesamte Ausgabe-Token
329,997
Antwortzeit (Durchschnitt)
16.99s
Gesamtkosten
$0.084
Empfohlenes Modell Mercury 2.5

Es hat hier die beste Punktzahl (4.1) und kostet etwa 3.2x weniger als LFM3-1.7B (default).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Mercury 2.5 none Veröffentlichung: 2026-09-08 LFM3-1.7B LFM3-1.7B default Veröffentlichung: 2026-11-06 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 4.1 4.1
Rang #429 #430
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.6 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 24.6% 34.8%
Instabile Tests 7 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.298 1.672
Gesamtkosten $0.026 $0.084
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.080 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $0.200 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.004 / 1M $0.020 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 311,488 219,830
Ausgabe-Token 89,958 5,711
Denk-Token 0 324,286
Antwortzeit (Durchschnitt) 5.10s 16.99s
Antwortzeit (Maximum) 63.41s 56.52s
Antwortzeit (Gesamt) 117.24s 390.77s
Parameter ~100B 1.7B
Verfügbarkeit Geschlossen Gewichte verfügbar

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.

#429 Mercury 2.5

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

#430 LiquidAI: LFM3-1.7B

default
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
Kosten
$0.002
Zeit
23.3s
Token
8,320 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
LFM3-1.7B 2.9 10.0 0.0% 0 26.48s 7,461 0 73,728

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