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Mercury 2.5 Preview vs Laguna S 2.1 (high)

Laguna S 2.1 (high) führt beim Durchschnittsscore mit 4.9 vs 4.7. Mercury 2.5 Preview hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.023 vs $0.145. Mercury 2.5 Preview ist schneller mit 7.05s vs 113.63s, mit Erfolgsraten von 29.0% vs 27.5%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-03

Verglichene Modelle

Rang
#322
Gesamte Ausgabe-Token
86,367
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.05s
Gesamtkosten
$0.023
Rang
#313
Gesamte Ausgabe-Token
630,543
Antwortzeit (Durchschnitt)
113.63s
Gesamtkosten
$0.145
Empfohlenes Modell Mercury 2.5 Preview

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (4.7 vs 4.9) und es kostet etwa 6.3x weniger als Laguna S 2.1 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview none Veröffentlichung: 2026-09-02 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 high Veröffentlichung: 2026-07-21 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 4.7 4.9
Rang #322 #313
Zuverlässigkeit 9.9 10.0
Konsistenz 8.3 7.8
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 29.0% 27.5%
Instabile Tests 5 6
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.559 3.664
Gesamtkosten $0.023 $0.145
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.090 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $0.180 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.009 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 250,541 344,806
Ausgabe-Token 86,367 177,330
Denk-Token 0 453,213
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.05s 113.63s
Antwortzeit (Maximum) 84.96s 1190.11s
Antwortzeit (Gesamt) 162.25s 2613.48s
Parameter ~100B 118B insgesamt (8B aktiv)
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.

#322 Mercury 2.5 Preview

none
Ungültiges SVG
Kosten
$0.001
Zeit
3.3s
Token
3,122 tok

#313 Laguna S 2.1

high
Kosten
$0.001
Zeit
6.8s
Token
1,389 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
Laguna S 2.1 5.3 7.2 44.4% 1 271.42s 6,496 59,355 151,009

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