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Ling 3.1 Flash (high) vs Qwen3.7 Max

Qwen3.7 Max führt beim Durchschnittsscore mit 7.9 vs 7.9. Ling 3.1 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.451. Qwen3.7 Max ist schneller mit 7.85s vs 87.39s, mit Erfolgsraten von 69.6% vs 69.6%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-03

Verglichene Modelle

Rang
#105
Gesamte Ausgabe-Token
687,692
Antwortzeit (Durchschnitt)
87.39s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#101
Gesamte Ausgabe-Token
20,670
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.85s
Gesamtkosten
$0.451
Empfohlenes Modell Qwen3.7 Max

Es hat hier die beste Punktzahl (7.9) und antwortet etwa 11.1x schneller als Ling 3.1 Flash (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash high Veröffentlichung: 2026-10-03 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none Veröffentlichung: 2026-05-22
Punktzahl 7.9 7.9
Rang #105 #101
Zuverlässigkeit 9.8 9.9
Konsistenz 9.3 10.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 69.6% 69.6%
Instabile Tests 2 0
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 3.070
Gesamtkosten $0.000 $0.451
Eingabepreis $0.000 / 1M $1.475 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $4.425 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.295 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. $1.844 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 324,691 243,553
Ausgabe-Token 181,251 20,670
Denk-Token 506,441 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 87.39s 7.85s
Antwortzeit (Maximum) 665.85s 80.34s
Antwortzeit (Gesamt) 2010.08s 180.65s
Parameter 560B insgesamt (25B aktiv) ~1T insgesamt (~40B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen 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.

#105 Ling 3.1 Flash

high
Kosten
$0.000
Zeit
181.1s
Token
21,073 tok

#101 Qwen3.7 Max

none
Kosten
$0.046
Zeit
195.0s
Token
12,171 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 3.1 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 83.41s 8,298 17,470 54,626
Qwen3.7 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0

Schnellvergleich

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