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inclusionAI: Ling-2.6-flash vs Poolside: Laguna S 2.1

Laguna S 2.1 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 5.0 vs 4.9. Ling-2.6-flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.002 vs $0.091. Ling-2.6-flash ist schneller mit 10.68s vs 85.35s, mit Erfolgsraten von 30.3% vs 25.8%.

Empfohlenes ModellLing-2.6-flashDie Punktzahl bleibt nah an der besten hier (4.9 vs 5.0) und es kostet etwa 57.0x weniger als Laguna S 2.1 (low).

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-07-22

Metrik Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none Veröffentlichung: 2026-04-21 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low Veröffentlichung: 2026-07-21 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 4.9 5.0
Rang #187 #181
Zuverlässigkeit 10.0 9.9
Konsistenz 9.3 7.8
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 30.3% 25.8%
Instabile Tests 2 6
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.024 3.022
Gesamtkosten $0.002 $0.091
Eingabepreis $0.010 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $0.030 / 1M $0.200 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 114,375 118,746
Ausgabe-Token 14,903 67,823
Denk-Token 0 383,885
Antwortzeit (Durchschnitt) 10.68s 85.35s
Antwortzeit (Maximum) 36.03s 814.73s
Antwortzeit (Gesamt) 213.51s 1877.64s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#187 Ling-2.6-flash

none
Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash
Kosten
$0.000
Zeit
0.0s
Token
0 tok

#181 Laguna S 2.1

low
Kosten
$0.001
Zeit
6.6s
Token
1,314 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
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0
Laguna S 2.1 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

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