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Ling 3.0 Flash vs LFM3-1.7B (default)

Ling 3.0 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.2 vs 4.1. Ling 3.0 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.004 vs $0.084. Ling 3.0 Flash ist schneller mit 3.40s vs 16.99s, mit Erfolgsraten von 26.1% vs 34.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#370
Gesamte Ausgabe-Token
12,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.40s
Gesamtkosten
$0.004
Rang
#430
Gesamte Ausgabe-Token
329,997
Antwortzeit (Durchschnitt)
16.99s
Gesamtkosten
$0.084
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (5.2) und kostet etwa 24.5x weniger als LFM3-1.7B (default).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none Veröffentlichung: 2026-07-24 LFM3-1.7B LFM3-1.7B default Veröffentlichung: 2026-11-06 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 5.2 4.1
Rang #370 #430
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 10.0 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 26.1% 34.8%
Instabile Tests 0 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 1.672
Gesamtkosten $0.004 $0.084
Eingabepreis $0.021 / 1M $0.080 / 1M
Ausgabepreis $0.063 / 1M $0.200 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.005 / 1M $0.020 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 123,993 219,830
Ausgabe-Token 12,777 5,711
Denk-Token 0 324,286
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.40s 16.99s
Antwortzeit (Maximum) 17.51s 56.52s
Antwortzeit (Gesamt) 74.77s 390.77s
Parameter 124B insgesamt (5.1B aktiv) 1.7B
Verfügbarkeit Open Source 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.

#370 Ling 3.0 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
11.6s
Token
2,781 tok

#430 LiquidAI: LFM3-1.7B

default
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
Kosten
$0.002
Zeit
23.3s
Token
8,320 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 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0
LFM3-1.7B 2.9 10.0 0.0% 0 26.48s 7,461 0 73,728

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