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Mercury 2.5 Preview (low) vs Qwen3 Coder Next (default)

Mercury 2.5 Preview (low) führt beim Durchschnittsscore mit 5.0 vs 4.9. Mercury 2.5 Preview (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.015 vs $0.067. Mercury 2.5 Preview (low) ist schneller mit 4.92s vs 19.73s, mit Erfolgsraten von 44.9% vs 24.6%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#350
Gesamte Ausgabe-Token
36,870
Antwortzeit (Durchschnitt)
4.92s
Gesamtkosten
$0.015
Rang
#357
Gesamte Ausgabe-Token
45,168
Antwortzeit (Durchschnitt)
19.73s
Gesamtkosten
$0.067
Empfohlenes Modell Mercury 2.5 Preview (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (5.0) und kostet etwa 4.4x weniger als Qwen3 Coder Next (default).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview low Veröffentlichung: 2026-09-02 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next default Veröffentlichung: 2026-02-03
Punktzahl 5.0 4.9
Rang #350 #357
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 7.1 9.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 44.9% 24.6%
Instabile Tests 8 1
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.244 1.300
Gesamtkosten $0.015 $0.067
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.120 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $0.800 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.070 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 235,438 250,329
Ausgabe-Token 8,136 45,168
Denk-Token 28,734 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 4.92s 19.73s
Antwortzeit (Maximum) 84.47s 208.38s
Antwortzeit (Gesamt) 113.24s 355.09s
Parameter ~100B 80B insgesamt (3B 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.

#350 Mercury 2.5 Preview

low
Kosten
$0.001
Zeit
1.5s
Token
1,169 tok

#357 Qwen3 Coder Next

default
Ungültiges SVG
Kosten
$0.058
Zeit
246.3s
Token
64,126 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 5.5 10.0 33.3% 0 972ms 7,794 695 2,263
Qwen3 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0

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