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Ling 3.1 Flash vs GPT-5 Nano (medium)

GPT-5 Nano (medium) führt beim Durchschnittsscore mit 5.7 vs 5.5. Ling 3.1 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.159. Ling 3.1 Flash ist schneller mit 15.75s vs 56.55s, mit Erfolgsraten von 33.3% vs 53.6%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-17

Verglichene Modelle

Rang
#308
Gesamte Ausgabe-Token
85,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
15.75s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#293
Gesamte Ausgabe-Token
307,921
Antwortzeit (Durchschnitt)
56.55s
Gesamtkosten
$0.159
Empfohlenes Modell GPT-5 Nano (medium)

Es hat die höchste Punktzahl in diesem Vergleich (5.7) und die beste Gesamtbalance aus Kosten und Antwortzeit unter den 2 Modellen.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash none Veröffentlichung: 2026-10-03 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium Veröffentlichung: 2025-08-07
Punktzahl 5.5 5.7
Rang #308 #293
Zuverlässigkeit 9.8 10.0
Konsistenz 8.4 6.5
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 33.3% 53.6%
Instabile Tests 5 10
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 1.737
Gesamtkosten $0.000 $0.159
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.050 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $0.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.005 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 286,758 314,436
Ausgabe-Token 85,777 13,578
Denk-Token 0 294,343
Antwortzeit (Durchschnitt) 15.75s 56.55s
Antwortzeit (Maximum) 90.95s 227.89s
Antwortzeit (Gesamt) 362.23s 961.32s
Parameter 560B insgesamt (25B aktiv) ~120B insgesamt (~5B 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.

#308 Ling 3.1 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
171.4s
Token
20,178 tok

#293 GPT-5 Nano

medium
Kosten
$0.006
Zeit
108.5s
Token
13,209 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 4.5 7.5 22.2% 1 31.85s 8,307 27,810 0
GPT-5 Nano 7.0 7.7 55.6% 1 41.62s 7,305 740 41,152

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