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Mercury 2.5 Preview (default) vs Ling 3.0 Flash

Ling 3.0 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.2 vs 4.7. Ling 3.0 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.004 vs $0.023. Ling 3.0 Flash ist schneller mit 3.40s vs 7.05s, mit Erfolgsraten von 29.0% vs 26.1%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-16

Verglichene Modelle

Rang
#353
Gesamte Ausgabe-Token
86,367
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.05s
Gesamtkosten
$0.023
Rang
#324
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 6.7x weniger als Mercury 2.5 Preview (default).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview default Veröffentlichung: 2026-09-02 Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none Veröffentlichung: 2026-07-24
Punktzahl 4.7 5.2
Rang #353 #324
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 8.3 10.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 29.0% 26.1%
Instabile Tests 5 0
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.559 0.000
Gesamtkosten $0.023 $0.004
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.021 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $0.063 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.005 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 250,541 123,993
Ausgabe-Token 86,367 12,777
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.05s 3.40s
Antwortzeit (Maximum) 84.96s 17.51s
Antwortzeit (Gesamt) 162.25s 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.

#353 Mercury 2.5 Preview

default
Ungültiges SVG
Kosten
$0.001
Zeit
3.3s
Token
3,122 tok

#324 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 Preview 4.7 7.9 22.2% 1 459ms 7,850 650 0
Ling 3.0 Flash 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0

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