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Ling 3.0 Flash (high) vs Hy4 (high)

Der Durchschnittsscore ist mit 5.8 vs 5.8 praktisch gleichauf. Ling 3.0 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.021 vs $3.055. Ling 3.0 Flash (high) ist schneller mit 13.08s vs 219.63s, mit Erfolgsraten von 60.9% vs 56.5%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-11-10

Verglichene Modelle

Rang
#330
Gesamte Ausgabe-Token
275,014
Antwortzeit (Durchschnitt)
13.08s
Gesamtkosten
$0.021
Rang
#327
Gesamte Ausgabe-Token
2,328,895
Antwortzeit (Durchschnitt)
219.63s
Gesamtkosten
$3.055
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash (high)

Es hat hier die beste Punktzahl (5.8) und kostet etwa 152.0x weniger als Hy4 (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash high Veröffentlichung: 2026-07-24 Hy4 Hy4 high Veröffentlichung: 2026-11-04
Punktzahl 5.8 5.8
Rang #330 #327
Zuverlässigkeit 9.8 9.7
Konsistenz 8.6 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 60.9% 56.5%
Instabile Tests 4 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 30.547
Gesamtkosten $0.021 $3.055
Eingabepreis $0.021 / 1M $0.417 / 1M
Ausgabepreis $0.063 / 1M $1.251 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.005 / 1M $0.021 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 132,044 341,340
Ausgabe-Token 92,135 5,382
Denk-Token 207,321 2,323,513
Antwortzeit (Durchschnitt) 13.08s 219.63s
Antwortzeit (Maximum) 75.27s 540.04s
Antwortzeit (Gesamt) 287.79s 5051.38s
Parameter 124B insgesamt (5.1B aktiv) ~770B insgesamt (~49B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

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.

#330 Ling 3.0 Flash

high
Kosten
$0.000
Zeit
30.7s
Token
10,576 tok

#327 Hy4

high
Kosten
$0.030
Zeit
162.4s
Token
23,596 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 3.0 Flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152
Hy4 7.5 10.0 66.7% 0 237.29s 7,527 30 316,572

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