Navegación
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

GPT-5.3-Codex (medium) vs Qwen3.8 Max (0902) (high)

La puntuación media está prácticamente empatada en 9.1 vs 9.1. GPT-5.3-Codex (medium) tiene menor coste de benchmark con $1.318 vs $3.306. GPT-5.3-Codex (medium) es más rápido con 18.87s vs 186.06s, con tasas de acierto de 84.1% vs 87.0%.

Benchmarks generados a partir de los suites de prueba de AI BENCHY en: 2026-10-19

Modelos comparados

Rango
#38
Total de tokens de salida
66,287
Tiempo de respuesta (promedio)
18.87s
Costo total
$1.318
Rango
#37
Total de tokens de salida
441,352
Tiempo de respuesta (promedio)
186.06s
Costo total
$3.306
Modelo recomendado GPT-5.3-Codex (medium)

Tiene la mejor puntuación aquí (9.1) y cuesta aproximadamente 2.5x menos que Qwen3.8 Max (0902) (high).

Comparación detallada

Métrica GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium Lanzamiento: 2026-02-05 Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) high Lanzamiento: 2026-09-07
Puntuación 9.1 9.1
Rango #38 #37
Fiabilidad 10.0 9.8
Consistencia 8.6 9.1
Intentos 69/69 69/69
Pruebas correctas
Tasa de aciertos por intento 84.1% 87.0%
Pruebas inestables 4 3
Ejecuciones totales 69 69
Costo por resultado 7.753 18.364
Costo total $1.318 $3.306
Precio de entrada $1.750 / 1M $2.000 / 1M
Precio de salida $14.000 / 1M $6.000 / 1M
Precio de lectura de caché $0.175 / 1M $0.250 / 1M
Precio de escritura de caché N/D $2.500 / 1M
Total de tokens de entrada 222,794 328,637
Tokens de salida 7,357 8,619
Tokens de razonamiento 58,930 432,733
Tiempo de respuesta (promedio) 18.87s 186.06s
Tiempo de respuesta (máximo) 100.93s 912.78s
Tiempo de respuesta (total) 433.94s 4279.49s
Parámetros ~1.2T en total (~80B activos) 2.4T en total (~100B activos)
Disponibilidad Código cerrado Código cerrado

Los precios de caché se aplican a los tokens de entrada. Las lecturas reutilizan instrucciones guardadas; las escrituras las almacenan y pueden costar más. Los tokens de salida usan el precio de salida.

Generación showcase de modelos

Hamster playing table tennis

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

#38 GPT-5.3-Codex

medium
Coste
$0.049
Tiempo
54.9s
Tokens
3,580 tok

#37 Qwen3.8 Max (0902)

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
Coste
$0.000
Tiempo
600.0s
Tokens
0 tok

Mejores modelos por puntuación

Puntuación vs costo total

Tiempo de respuesta (promedio)

Puntuación vs Tiempo de respuesta (promedio)

Total de tokens de salida

Puntuación vs Total de tokens de salida

Desglose por categoría

Programación Puntuación Consistencia Tasa de aciertos por intento Pruebas inestables Pruebas correctas Tiempo de respuesta (promedio) Tokens de entrada Tokens de salida Tokens de razonamiento
GPT-5.3-Codex 10.0 10.0 100.0% 0 19.50s 7,302 535 10,890
Qwen3.8 Max (0902) 10.0 10.0 100.0% 0 253.22s 8,235 418 91,734

Comparación rápida

Cambiar par de comparación

Claude Haiku 5.5xhighvsGPT-5.3-CodexmediumClaude Haiku 5.5xhighvsQwen3.8 Max (0902)highMuse Spark 1.3highvsGPT-5.3-CodexmediumMuse WonderlowvsGPT-5.3-CodexmediumMuse WonderlowvsQwen3.8 Max (0902)highGPT-5.3-CodexmediumvsParetodefaultSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.3-CodexmediumDeepSeek V4.1 Flash 1017lowvsQwen3.8 Max (0902)highQwen3.8 Max (0902)highvsParetodefaultDeepSeek V4.1 Flash 1017lowvsGPT-5.3-CodexmediumMuse WonderminimalvsGPT-5.3-CodexmediumClaude Sonnet 5.5maxvsQwen3.8 Max (0902)high