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Ling 3.1 Flash (low) vs Qwen3.6 27B

Der Durchschnittsscore ist mit 6.3 vs 6.3 praktisch gleichauf. Ling 3.1 Flash (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.147. Qwen3.6 27B ist schneller mit 12.71s vs 85.22s, mit Erfolgsraten von 66.7% vs 47.8%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#222
Gesamte Ausgabe-Token
704,170
Antwortzeit (Durchschnitt)
85.22s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#216
Gesamte Ausgabe-Token
20,816
Antwortzeit (Durchschnitt)
12.71s
Gesamtkosten
$0.147
Empfohlenes Modell Qwen3.6 27B

Es hat hier die beste Punktzahl (6.3) und antwortet etwa 6.7x schneller als Ling 3.1 Flash (low).

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash low Veröffentlichung: 2026-10-03 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none Veröffentlichung: 2026-04-20
Punktzahl 6.3 6.3
Rang #222 #216
Zuverlässigkeit 9.7 10.0
Konsistenz 7.8 7.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 66.7% 47.8%
Instabile Tests 6 6
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 1.874
Gesamtkosten $0.000 $0.147
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.320 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $3.200 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 271,890 250,919
Ausgabe-Token 190,841 20,816
Denk-Token 513,329 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 85.22s 12.71s
Antwortzeit (Maximum) 432.81s 156.31s
Antwortzeit (Gesamt) 1960.12s 292.29s
Parameter 560B insgesamt (25B aktiv) 27B
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

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.

#222 Ling 3.1 Flash

low
Kosten
$0.000
Zeit
133.5s
Token
12,950 tok

#216 Qwen3.6 27B

none
Kosten
$0.009
Zeit
83.0s
Token
4,549 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 5.6 4.2 66.7% 2 107.30s 8,298 20,816 86,330
Qwen3.6 27B 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0

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