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Ling 3.0 Tiny (low) vs Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.5 vs 3.7. Die Benchmark-Kosten sind mit $0.000 vs $0.000 praktisch gleichauf. Ling 3.1 Flash ist schneller mit 15.75s vs 63.15s, mit Erfolgsraten von 18.8% vs 33.3%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#418
Gesamte Ausgabe-Token
868,004
Antwortzeit (Durchschnitt)
63.15s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#326
Gesamte Ausgabe-Token
85,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
15.75s
Gesamtkosten
$0.000
Empfohlenes Modell Ling 3.1 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (5.5) und antwortet etwa 4.0x schneller als Ling 3.0 Tiny (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.0 Tiny Ling 3.0 Tiny low Veröffentlichung: 2026-08-07 Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash none Veröffentlichung: 2026-10-03
Punktzahl 3.7 5.5
Rang #418 #326
Zuverlässigkeit 9.6 9.8
Konsistenz 9.7 8.4
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 18.8% 33.3%
Instabile Tests 1 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 0.000
Gesamtkosten $0.000 $0.000
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.000 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $0.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 99,662 286,758
Ausgabe-Token 146,555 85,777
Denk-Token 732,977 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 63.15s 15.75s
Antwortzeit (Maximum) 252.08s 90.95s
Antwortzeit (Gesamt) 1389.35s 362.23s
Parameter 7.9B insgesamt (1.3B aktiv) 560B insgesamt (25B 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.

#418 Ling 3.0 Tiny

low
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
Kosten
$0.000
Zeit
200.0s
Token
5,030 tok

#326 Ling 3.1 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
171.4s
Token
20,178 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 Tiny 2.9 10.0 0.0% 0 170.73s 7,619 56,012 170,220
Ling 3.1 Flash 4.5 7.5 22.2% 1 31.85s 8,307 27,810 0

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