#9 GPT-5.5
low- Kosten
- $0.068
- Zeit
- 37.0s
- Token
- 2,339 tok
OpenAI: GPT-5.5 vs Xiaomi: MiMo-V2.5
GPT-5.5 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 9.3 vs 6.5. MiMo-V2.5 (medium) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.082 vs $1.253. GPT-5.5 (low) ist schneller mit 10.13s vs 32.20s, mit Erfolgsraten von 86.4% vs 69.7%.
Empfohlenes ModellGPT-5.5 (low)Es hat hier die beste Punktzahl (9.3) und antwortet etwa 3.2x schneller als MiMo-V2.5 (medium).
Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-07-21
| Metrik | GPT-5.5 GPT-5.5 low | MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 medium |
|---|---|---|
| Punktzahl | 9.3 | 6.5 |
| Rang | #9 | #107 |
| Zuverlässigkeit | 10.0 | 10.0 |
| Konsistenz | 10.0 | 7.9 |
| Korrekte Tests | ||
| Erfolgsquote pro Versuch | 86.4% | 69.7% |
| Instabile Tests | 0 | 6 |
| Gesamtläufe | 66 | 66 |
| Kosten pro Ergebnis | 6.594 | 3.124 |
| Gesamtkosten | $1.253 | $0.082 |
| Eingabepreis | $5.000 / 1M | $0.140 / 1M |
| Ausgabepreis | $30.000 / 1M | $0.280 / 1M |
| Gesamte Eingabe-Token | 80,058 | 105,447 |
| Ausgabe-Token | 5,378 | 7,120 |
| Denk-Token | 23,040 | 230,682 |
| Antwortzeit (Durchschnitt) | 10.13s | 32.20s |
| Antwortzeit (Maximum) | 56.19s | 162.44s |
| Antwortzeit (Gesamt) | 222.82s | 708.46s |
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#107 MiMo-V2.5
medium- Kosten
- $0.002
- Zeit
- 54.8s
- Token
- 5,247 tok
Top-Modelle nach Score
Score vs. Gesamtkosten
Antwortzeit (Durchschnitt)
Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)
Gesamte Ausgabe-Token
Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token
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Qwen3.5-27BnonevsMiMo-V2.5mediumGemini 3.1 Flash Lite PreviewlowvsMiMo-V2.5mediumGemini 3.1 Flash LitelowvsMiMo-V2.5mediumGemini 3.1 Flash Lite PreviewnonevsMiMo-V2.5mediumQwen3.5 Plus 2026-02-15nonevsMiMo-V2.5mediumQwen3.6 Max PreviewnonevsMiMo-V2.5mediumGemini 3.1 Pro PreviewmediumvsGPT-5.5lowLongCat 2.0highvsMiMo-V2.5mediumMiMo-V2.5mediumvsGLM 5.2noneGPT-5.5lowvsQwen3.7 MaxmediumKAT-Coder-Pro V2.5nonevsMiMo-V2.5mediumGemini 3.5 FlashmediumvsGPT-5.5low