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Ling 3.0 Flash vs GPT-4o-mini

Ling 3.0 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.2 vs 5.0. Ling 3.0 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.004 vs $0.024. Ling 3.0 Flash ist schneller mit 3.40s vs 4.16s, mit Erfolgsraten von 26.1% vs 21.7%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-02

Verglichene Modelle

Rang
#289
Gesamte Ausgabe-Token
12,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.40s
Gesamtkosten
$0.004
Rang
#304
Gesamte Ausgabe-Token
3,627
Antwortzeit (Durchschnitt)
4.16s
Gesamtkosten
$0.024
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (5.2) und kostet etwa 7.0x weniger als GPT-4o-mini.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none Veröffentlichung: 2026-07-24 GPT-4o-mini GPT-4o-mini none Veröffentlichung: 2024-07-18
Punktzahl 5.2 5.0
Rang #289 #304
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 10.0 9.9
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 26.1% 21.7%
Instabile Tests 0 0
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 0.480
Gesamtkosten $0.004 $0.024
Eingabepreis $0.021 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $0.063 / 1M $0.600 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.005 / 1M $0.075 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 123,993 145,180
Ausgabe-Token 12,777 3,627
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.40s 4.16s
Antwortzeit (Maximum) 17.51s 39.99s
Antwortzeit (Gesamt) 74.77s 70.70s
Parameter 124B insgesamt (5.1B aktiv) ~8B
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.

#289 Ling 3.0 Flash

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

#304 GPT-4o-mini

none
Kosten
$0.001
Zeit
6.6s
Token
742 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
GPT-4o-mini 3.2 9.6 0.0% 0 1.63s 7,314 367 0

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