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Ling 3.0 Flash vs GPT-5.4 Nano

Ling 3.0 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.2 vs 4.6. Ling 3.0 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.004 vs $0.068. Ling 3.0 Flash ist schneller mit 3.40s vs 4.42s, mit Erfolgsraten von 26.1% vs 26.1%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-26

Verglichene Modelle

Rang
#347
Gesamte Ausgabe-Token
12,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.40s
Gesamtkosten
$0.004
Rang
#383
Gesamte Ausgabe-Token
14,894
Antwortzeit (Durchschnitt)
4.42s
Gesamtkosten
$0.068
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (5.2) und kostet etwa 19.9x weniger als GPT-5.4 Nano.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none Veröffentlichung: 2026-07-24 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none Veröffentlichung: 2026-03-17
Punktzahl 5.2 4.6
Rang #347 #383
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 10.0 8.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 26.1% 26.1%
Instabile Tests 0 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 1.699
Gesamtkosten $0.004 $0.068
Eingabepreis $0.021 / 1M $0.200 / 1M
Ausgabepreis $0.063 / 1M $1.250 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.005 / 1M $0.020 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 123,993 246,687
Ausgabe-Token 12,777 14,894
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 3.40s 4.42s
Antwortzeit (Maximum) 17.51s 45.38s
Antwortzeit (Gesamt) 74.77s 101.75s
Parameter 124B insgesamt (5.1B aktiv) ~120B insgesamt (~5B 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.

#347 Ling 3.0 Flash

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

#383 GPT-5.4 Nano

none
Kosten
$0.008
Zeit
46.1s
Token
5,735 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-5.4 Nano 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,305 613 0

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