- Punktzahl
- 7.5 (+3.85 Punkte)
- Gesamtkosten (aktueller Preis)
- $0.000 · 0.0% günstiger
- Antwortzeit (Durchschnitt)
- 29.38s · 59.3% schneller
Zusammenfassung
Ling 3.0 Tiny erreicht 3.7 bei AI BENCHY und liegt auf #417. Das Modell hat 10.0 Zuverlässigkeit, 23.2% Erfolgsrate, $0.000 Gesamtkosten und 72.24s durchschnittliche Antwortzeit.
Was Ling 3.0 Tiny besonders macht: Am stärksten ist es in Allgemeine Intelligenz, wo es #1 erreicht; am schwächsten ist Domänenspezifisch mit #8. Die Benchmark-Gesamtkosten sind für diese Leistungsklasse ungewöhnlich niedrig. Es nutzt ungewöhnlich viele Reasoning-Tokens, was langsamere oder teurere Läufe erklären kann.
Empfohlene Alternativen
Wir empfehlen stattdessen eines dieser Modelle:
- Punktzahl
- 5.0 (+1.27 Punkte)
- Gesamtkosten (aktueller Preis)
- $0.000 · 0.0% günstiger
- Antwortzeit (Durchschnitt)
- 5.36s · 92.6% schneller
- Punktzahl
- 5.1 (+1.38 Punkte)
- Gesamtkosten (aktueller Preis)
- $0.000 · 0.0% günstiger
- Antwortzeit (Durchschnitt)
- 7.79s · 89.2% schneller
Modelldaten
Recherchiert am 2026-08-12
- Parameter
- 7.9B insgesamt (1.3B aktiv)
- Architektur
- MoE
- Verfügbarkeit
- Open Source
- Lizenz
- MIT
3.7
Konsistenz
8.9
10.0
Gesamte Ausgabe-Token
939,018
Gesamte Eingabe-Token
115,314
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.
Instabile Tests
3
Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#417 Ling 3.0 Tiny
high- Kosten
- $0.000
- Zeit
- 169.5s
- Token
- 5,252 tok
Testverlauf
| Getestet am | Punktzahl | Zuverlässigkeit | Korrekte Tests | Gesamtkosten | Vergleichen |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 02:54 Erneuter Test | 3.7 | 10.0 | $0.000 | Aktueller Lauf | |
| 2026-08-07 23:07 Erster erfasster Lauf | 3.8 | 10.0 | $0.000 | Vergleichen |
Dieser Lauf nutzte eine andere Benchmark-Suite. Berücksichtige Suite-Änderungen bei der historischen Einordnung.
Laufvergleich
| Lauf | Benchmark-Abdeckung | Punktzahl | Konsistenz | Zuverlässigkeit | Korrekte Tests | Instabile Tests | Gesamte Ausgabe-Token | Gesamte Eingabe-Token | Gesamtkosten | Antwortzeit (Durchschnitt) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 02:54 · Aktueller Lauf | 69/69 Versuche | 3.7 | 8.9 | 10.0 | 4/23 | 3 | 939,018 | 115,314 | $0.000 | 72.24s |
| 2026-08-07 23:07 · Erster erfasster Lauf | 66/66 Versuche | 3.8 | 8.8 | 10.0 | 4/22 | 3 | 1,048,987 | 115,494 | $0.000 | 76.06s |
| Differenz | — | -0.2 | +0.1 | 0.0 | 0 | 0 | -109969 | -180 | $0.000 | -3825ms |
Die Benchmark-Abdeckung unterscheidet sich: 69/69 Versuche (Ziel: 3 Wiederholungen pro Test) gegenüber 66/66 Versuche (Ziel: 3 Wiederholungen pro Test). Summen und wiederholungsabhängige Metriken sind nicht direkt vergleichbar.
Diese beiden Läufe nutzten unterschiedliche Benchmark-Suiten, daher spiegeln die Deltas sowohl Modell- als auch Suite-Änderungen wider.
Diagramme
Wähle zuerst das erste Modell und klicke dann ein zweites Modell, um eine Seite im direkten Vergleich zu öffnen.
Top-Modelle nach Score
Punktzahl vs Gesamtkosten
Antwortzeit (Durchschnitt)
Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)
Gesamte Ausgabe-Token
Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token
Schnellvergleich
Kategorieaufschlüsselung
| Kategorie | Punktzahl | Konsistenz | Korrekte Tests |
|---|---|---|---|
| Agentenaufgaben | 3.0 | 10.0 | |
| Anti-KI-Tricks | 6.4 | 7.9 | |
| Programmierung | 2.9 | 10.0 | |
| Kombiniert | 3.0 | 10.0 | |
| Datenanalyse und -extraktion | 2.8 | 10.0 | |
| Domänenspezifisch | 2.9 | 7.2 | |
| Allgemeine Intelligenz | 5.4 | 2.5 | |
| Befolgung von Anweisungen | 6.8 | 9.4 | |
| Rätsellösen | 3.0 | 10.0 | |
| Werkzeugaufrufe | 10.0 | 10.0 | |
| Allgemeinwissen | 3.0 | 10.0 |