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Mercury 2.5 Preview (default) vs Hy4 preview

Hy4 preview führt beim Durchschnittsscore mit 4.9 vs 4.7. Mercury 2.5 Preview (default) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.023 vs $0.165. Mercury 2.5 Preview (default) ist schneller mit 7.05s vs 40.38s, mit Erfolgsraten von 29.0% vs 15.9%.

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
#349
Gesamte Ausgabe-Token
9,430
Antwortzeit (Durchschnitt)
40.38s
Gesamtkosten
$0.165
Empfohlenes Modell Mercury 2.5 Preview (default)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (4.7 vs 4.9) und es kostet etwa 7.1x weniger als Hy4 preview.

Detaillierter Vergleich

Metrik Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview default Veröffentlichung: 2026-09-02 Hy4 preview Hy4 preview none Veröffentlichung: 2026-08-29
Punktzahl 4.7 4.9
Rang #353 #349
Zuverlässigkeit 9.9 6.2
Konsistenz 8.3 9.4
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 29.0% 15.9%
Instabile Tests 5 1
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.559 5.475
Gesamtkosten $0.023 $0.165
Eingabepreis $0.040 / 1M $0.751 / 1M
Ausgabepreis $0.150 / 1M $2.251 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.038 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 250,541 185,167
Ausgabe-Token 86,367 9,430
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.05s 40.38s
Antwortzeit (Maximum) 84.96s 95.32s
Antwortzeit (Gesamt) 162.25s 928.76s
Parameter ~100B 770B insgesamt (49B 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

#349 Hy4 preview

none
This operation was aborted
Kosten
$0.000
Zeit
0.0s
Token
0 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
Hy4 preview 3.8 9.4 0.0% 0 45.53s 6,646 4,103 0

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