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Particle-1 (low) vs Pareto (default)

average score लगभग बराबर है: 9.1 vs 9.1. Particle-1 (low) की benchmark लागत कम है: $0.134 vs $1.520. Particle-1 (low) तेज है: 18.93s vs 33.47s, pass rates 72.5% vs 87.0%.

बेंचमार्क AI BENCHY टेस्ट सूट्स से इस समय जनरेट किए गए:: 2026-11-10

तुलना किए गए मॉडल

रैंक
#53
कुल आउटपुट टोकन
241,020
प्रतिक्रिया समय (औसत)
18.93s
कुल लागत
$0.134
रैंक
#49
कुल आउटपुट टोकन
128,144
प्रतिक्रिया समय (औसत)
33.47s
कुल लागत
$1.520
अनुशंसित मॉडल Particle-1 (low)

It has the best score here (9.1), while costing about 11.4x less than Pareto (default).

विस्तृत तुलना

मेट्रिक Particle-1 Particle-1 low रिलीज़: 2026-10-28 Pareto Pareto default रिलीज़: 2026-09-18
स्कोर 9.1 9.1
रैंक #53 #49
विश्वसनीयता 9.8 10.0
संगति 9.3 9.2
प्रयास 69/69 69/69
सही परीक्षण
प्रति प्रयास पास दर 72.5% 87.0%
अस्थिर टेस्ट 2 2
कुल रन 69 69
प्रति परिणाम लागत 0.836 8.000
कुल लागत $0.134 $1.520
इनपुट कीमत $0.050 / 1M $2.500 / 1M
आउटपुट कीमत $0.500 / 1M $7.500 / 1M
कैश पढ़ने की कीमत $0.003 / 1M $0.250 / 1M
कैश लिखने की कीमत लागू नहीं लागू नहीं
कुल इनपुट टोकन 264,977 223,559
आउटपुट टोकन 6,605 128,144
रीजनिंग टोकन 234,415 0
प्रतिक्रिया समय (औसत) 18.93s 33.47s
प्रतिक्रिया समय (अधिकतम) 173.97s 143.33s
प्रतिक्रिया समय (कुल) 435.48s 769.84s
पैरामीटर ~748B कुल (~16B सक्रिय) -
उपलब्धता बंद स्रोत बंद स्रोत

कैश की कीमतें इनपुट टोकन पर लागू होती हैं। पढ़ने पर कैश किए गए प्रॉम्प्ट का दोबारा उपयोग होता है; लिखने पर वे सहेजे जाते हैं और अतिरिक्त लागत हो सकती है। आउटपुट टोकन पर आउटपुट की कीमत लागू होती है।

मॉडल जनरेशन शोकेस

Hamster playing table tennis

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

#53 Particle-1

low
लागत
$0.006
समय
42.6s
टोकन
10,625 tok

#49 Pareto

default
लागत
$0.034
समय
170.7s
टोकन
4,581 tok

स्कोर के अनुसार शीर्ष मॉडल

स्कोर बनाम कुल लागत

प्रतिक्रिया समय (औसत)

स्कोर vs प्रतिक्रिया समय (औसत)

कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

श्रेणी विवरण

कोडिंग स्कोर संगति प्रति प्रयास पास दर अस्थिर टेस्ट सही परीक्षण प्रतिक्रिया समय (औसत) इनपुट टोकन आउटपुट टोकन रीजनिंग टोकन
Particle-1 10.0 10.0 100.0% 0 21.73s 7,986 315 34,150
Pareto 10.0 10.0 100.0% 0 50.12s 7,471 1,949 0

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