- Peringkat
- #430
- Total token output
- 329,997
- Waktu respons (rata-rata)
- 16.99s
- Total Biaya
- $0.084
LFM3-1.7B (default) vs gpt-oss-120b
gpt-oss-120b unggul dalam skor rata-rata dengan 4.2 vs 4.1. gpt-oss-120b memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.016 vs $0.084. LFM3-1.7B (default) lebih cepat di 16.99s vs 28.63s, dengan tingkat keberhasilan 34.8% vs 34.8%.
Model yang Dibandingkan
- Peringkat
- #427
- Total token output
- 62,213
- Waktu respons (rata-rata)
- 28.63s
- Total Biaya
- $0.016
Model yang direkomendasikan
gpt-oss-120b
It has the best score here (4.2), while costing about 5.4x less than LFM3-1.7B (default).
Perbandingan terperinci
| Metrik | LFM3-1.7B LFM3-1.7B default Tersedia gratis | gpt-oss-120b gpt-oss-120b none |
|---|---|---|
| Skor | 4.1 | 4.2 |
| Peringkat | #430 | #427 |
| Keandalan | 10.0 | 10.0 |
| Konsistensi | 8.2 | 7.6 |
| Percobaan | 69/69 | 60/69 |
| Tes benar | ||
| Tingkat lulus per percobaan | 34.8% | 34.8% |
| Tes tidak stabil | 5 | 3 |
| Total Run | 69 | 60 |
| Biaya per hasil | 1.672 | 0.274 |
| Total Biaya | $0.084 | $0.016 |
| Harga input | $0.080 / 1M | $0.037 / 1M |
| Harga output | $0.200 / 1M | $0.170 / 1M |
| Harga baca cache | $0.020 / 1M | T/A |
| Harga tulis cache | T/A | T/A |
| Total token input | 219,830 | 131,652 |
| Token output | 5,711 | 16,869 |
| Token penalaran | 324,286 | 53,081 |
| Waktu respons (rata-rata) | 16.99s | 28.63s |
| Waktu respons (maks) | 56.52s | 140.90s |
| Waktu respons (total) | 390.77s | 486.69s |
| Parameter | 1.7B | 117B total (5.1B aktif) |
| Ketersediaan | Bobot tersedia | Sumber terbuka |
Harga cache berlaku untuk token input. Pembacaan memakai kembali prompt tersimpan; penulisan menyimpannya dan dapat menambah biaya. Token output menggunakan harga output.
Showcase generasi model
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#430 LiquidAI: LFM3-1.7B
default
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
- Biaya
- $0.002
- Waktu
- 23.3s
- Token
- 8,320 tok
#427 gpt-oss-120b
none
Belum ada hasil showcase yang dihasilkan untuk model ini.
- Biaya
- T/A
- Waktu
- -
- Token
- 0 tok
Rincian Kategori
| Tugas agen | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 3.4 | 9.6 | 0.0% | 0 | 56.52s | 149,079 | 749 | 32,217 | |
| gpt-oss-120b | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 140.90s | 122,571 | 145 | 10,404 |
| Trik anti-AI | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 7.0 | 7.9 | 66.7% | 1 | 5.98s | 672 | 2,226 | 16,677 | |
| gpt-oss-120b | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 32.84s | 1,336 | 5,685 | 2,991 |
| Pemrograman | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 2.9 | 10.0 | 0.0% | 0 | 26.48s | 7,461 | 0 | 73,728 | |
| gpt-oss-120b | 1.5 | 0.4 | 22.2% | 1 | 9.57s | 901 | 204 | 3,028 |
| Gabungan | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 41.31s | 40,494 | 579 | 73,968 | |
| gpt-oss-120b | 1.5 | 5.0 | 0.0% | 0 | 0ms | 0 | 0 | 0 |
| Parsing dan ekstraksi data | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 2.9 | 5.8 | 16.7% | 1 | 8.32s | 7,332 | 227 | 14,678 | |
| gpt-oss-120b | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 7.12s | 2,421 | 149 | 449 |
| Spesifik domain | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 12.39s | 780 | 20 | 33,410 | |
| gpt-oss-120b | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.98s | 1,294 | 4,675 | 25,774 |
| Kecerdasan umum | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 4.2 | 9.9 | 0.0% | 0 | 7.07s | 516 | 221 | 6,343 | |
| gpt-oss-120b | 4.8 | 10.0 | 0.0% | 0 | 10.79s | 584 | 615 | 684 |
| Kepatuhan instruksi | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 6.64s | 699 | 66 | 10,603 | |
| gpt-oss-120b | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.06s | 1,043 | 157 | 1,783 |
| Pemecahan teka-teki | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 4.2 | 4.4 | 44.5% | 2 | 5.33s | 717 | 1,102 | 13,671 | |
| gpt-oss-120b | 6.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 8.21s | 1,188 | 2,101 | 1,881 |
| Pemanggilan alat | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 36.00s | 11,879 | 514 | 27,467 | |
| gpt-oss-120b | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 0ms | 0 | 0 | 0 |
| Pengetahuan umum | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 22.16s | 201 | 7 | 21,524 | |
| gpt-oss-120b | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 47.29s | 314 | 3,138 | 6,087 |
Perbandingan Cepat
Ganti Pasangan Perbandingan
LFM3-1.7BdefaultTersedia gratisvsQwen3.5-9BmediumMercury 2.5nonevsLFM3-1.7BdefaultTersedia gratisgpt-oss-120bnonevsGLM 4.7 FlashmediumMiniMax M2.5mediumvsgpt-oss-120bnonegpt-oss-120bnonevsQwen3.5-9BmediumLFM3-1.7BdefaultTersedia gratisvsGLM 4.7 FlashmediumCobuddymediumTersedia gratisvsgpt-oss-120bnoneLFM3-1.7BdefaultTersedia gratisvsMiniMax M2.5mediumTrinity Large PreviewdefaultTersedia gratisvsgpt-oss-120bnoneKAT Coder AIR V2.5defaultvsgpt-oss-120bnoneLFM3-1.7BdefaultTersedia gratisvsNemotron 3.5 LightningnoneTersedia gratisMercury 2nonevsLFM3-1.7BdefaultTersedia gratis