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#351

Dots 3 Note Preview

Dots Studio Veröffentlichung: 2026-08-14 Getestet am: 2026-10-01 04:19 dots-studio/dots-3-note-preview::medium
280B insgesamt (16B aktiv)MoEOpen Source

Zusammenfassung

Dots 3 Note Preview erreicht 5.7 bei AI BENCHY und liegt auf #351. Das Modell hat 10.0 Zuverlässigkeit, 58.0% Erfolgsrate, $0.000 Gesamtkosten und 70.32s durchschnittliche Antwortzeit.

Was Dots 3 Note Preview besonders macht: Am stärksten ist es in Kombiniert, wo es #1 erreicht; am schwächsten ist Datenanalyse und -extraktion mit #16. Die Benchmark-Gesamtkosten sind für diese Leistungsklasse ungewöhnlich niedrig. Es nutzt ungewöhnlich viele Reasoning-Tokens, was langsamere oder teurere Läufe erklären kann.

Modelldaten

Recherchiert am 2026-08-15

Angegeben
Parameter
280B insgesamt (16B aktiv)
Architektur
MoE
Verfügbarkeit
Open Source
Lizenz
Apache-2.0

Punktzahl

5.7

Konsistenz

6.9

Gesamte Ausgabe-Token

661,931

Gesamte Eingabe-Token

208,598

Eingabepreis

$0.000 / 1M

Ausgabepreis

$0.000 / 1M

Preis für Cache-Lesen

k. A.

Preis für Cache-Schreiben

k. A.

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Korrekte Tests

Falsche Tests: 15

Erfolgsquote pro Versuch: 58.0%

Instabile Tests

9

Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).

Antwortzeit (Durchschnitt)

70.32s

Antwortzeit (Maximum): 459.19s

Antwortzeit (Gesamt): 1617.43s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#351 Dots 3 Note Preview

medium
Kosten
$0.000
Zeit
585.4s
Token
12,198 tok

Diagramme

Wähle zuerst das erste Modell und klicke dann ein zweites Modell, um eine Seite im direkten Vergleich zu öffnen.

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Schnellvergleich

Kategorieaufschlüsselung

Kategorie Punktzahl Konsistenz Korrekte Tests
Agentenaufgaben 4.7 1.6
Anti-KI-Tricks 8.7 7.9
Programmierung 4.2 5.1
Kombiniert 9.9 10.0
Datenanalyse und -extraktion 4.5 1.4
Domänenspezifisch 3.6 7.2
Allgemeine Intelligenz 3.8 9.5
Befolgung von Anweisungen 8.5 6.8
Rätsellösen 5.3 7.2
Werkzeugaufrufe 10.0 10.0
Allgemeinwissen 3.0 10.0

Verglichene Modelle