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Mercury 2.5 Preview (high) vs Step 3.7 Flash (high)

Step 3.7 Flash (high) führt beim Durchschnittsscore mit 6.6 vs 6.5. Mercury 2.5 Preview (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.040 vs $1.478. Mercury 2.5 Preview (high) ist schneller mit 7.61s vs 72.72s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 58.0%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-12

Verglichene Modelle

Rang
#207
Gesamte Ausgabe-Token
180,597
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.61s
Gesamtkosten
$0.040
Rang
#203
Gesamte Ausgabe-Token
1,100,052
Antwortzeit (Durchschnitt)
72.72s
Gesamtkosten
$1.478
Empfohlenes Modell Mercury 2.5 Preview (high)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (6.5 vs 6.6) und es kostet etwa 37.9x weniger als Step 3.7 Flash (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview high Veröffentlichung: 2026-09-02 Step 3.7 Flash Step 3.7 Flash high Veröffentlichung: 2026-05-29
Punktzahl 6.5 6.6
Rang #207 #203
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 8.0 8.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 58.0%
Instabile Tests 6 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.319 12.267
Gesamtkosten $0.040 $1.478
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.200 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $1.150 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.040 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 298,512 421,200
Ausgabe-Token 3,178 1,100,052
Denk-Token 177,419 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.61s 72.72s
Antwortzeit (Maximum) 86.84s 364.99s
Antwortzeit (Gesamt) 175.08s 1672.53s
Parameter ~100B 198B insgesamt (11B 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.

#207 Mercury 2.5 Preview

high
Kosten
$0.001
Zeit
4.5s
Token
3,851 tok

#203 Step 3.7 Flash

high
Kosten
$0.007
Zeit
63.6s
Token
6,030 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 Preview 6.7 7.8 55.6% 1 6.13s 7,751 485 42,569
Step 3.7 Flash 4.0 6.0 22.2% 1 206.21s 6,057 327,340 0

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