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Ling 3.1 Flash vs Xing4.0 29b A4b

Ling 3.1 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.5 vs 3.3. Die Benchmark-Kosten sind mit $0.000 vs $0.000 praktisch gleichauf. Ling 3.1 Flash ist schneller mit 15.75s vs 42.72s, mit Erfolgsraten von 33.3% vs 7.3%.

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
#412
Gesamte Ausgabe-Token
26,540
Antwortzeit (Durchschnitt)
42.72s
Gesamtkosten
$0.000
Empfohlenes Modell Ling 3.1 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (5.5) und antwortet etwa 2.7x schneller als Xing4.0 29b A4b.

Detaillierter Vergleich

Metrik Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash none Veröffentlichung: 2026-10-03 Xing4.0 29b A4b Xing4.0 29b A4b none Veröffentlichung: 2026-10-17 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 5.5 3.3
Rang #308 #412
Zuverlässigkeit 9.8 8.8
Konsistenz 8.4 8.6
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 33.3% 7.3%
Instabile Tests 5 4
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 286,758 153,665
Ausgabe-Token 85,777 26,540
Denk-Token 0 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 15.75s 42.72s
Antwortzeit (Maximum) 90.95s 634.11s
Antwortzeit (Gesamt) 362.23s 982.66s
Parameter 560B insgesamt (25B aktiv) 29B insgesamt (4B aktiv)
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.

#308 Ling 3.1 Flash

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

#412 Xing4.0 29b A4b

none
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
600.0s
Token
0 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
Xing4.0 29b A4b 3.6 9.7 0.0% 0 231.73s 8,622 22,915 0

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