Advertise here
#181

Qwen3.5-Flash

Qwen Rilis: 2026-02-24 Diuji pada: 2026-10-01 00:59 qwen/qwen3.5-flash-02-23::medium
~35B total (~3B aktif)MoETertutupPerkiraan
(medium) (none)

Ringkasan

Qwen3.5-Flash mendapat skor 6.8 di AI BENCHY dan berada di peringkat #181. Model ini memiliki reliabilitas 10.0, tingkat keberhasilan 66.7%, total biaya $0.184, dan waktu respons rata-rata 83.68s.

Yang membuat Qwen3.5-Flash unik: Model ini paling menonjol di Trik anti-AI, dengan peringkat #1, sementara Pemrograman adalah area terlemahnya di #16.

Fakta model

Ditelaah pada 2026-08-12

Perkiraan
Parameter
~35B total (~3B aktif)
Arsitektur
MoE
Ketersediaan
Tertutup
Lisensi
-

Perkiraan terbaik berdasarkan bukti publik; penyedia tidak mengungkapkan semua nilai.

Skor

6.8

Konsistensi

7.9

Keandalan

10.0

Total token output

531,668

Total token input

349,177

Harga input

$0.065 / 1M

Harga output

$0.260 / 1M

Harga baca cache

T/A

Harga tulis cache

T/A

Harga cache berlaku untuk token input. Pembacaan memakai kembali prompt tersimpan; penulisan menyimpannya dan dapat menambah biaya. Token output menggunakan harga output.

Tes benar

Tes Salah: 11

Tingkat lulus per percobaan: 66.7%

Tes tidak stabil

6

Tes tidak stabil memiliki hasil campuran antar run (setidaknya satu lulus dan satu gagal).

Waktu respons (rata-rata)

83.68s

Waktu respons (maks): 515.38s

Waktu respons (total): 1840.92s

Hamster playing table tennis

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

#181 Qwen3.5-Flash

medium
Biaya
$0.002
Waktu
25.8s
Token
4,294 tok

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-10-01 00:59 Uji ulang 6.8 10.0 $0.184 Run saat ini
2026-07-16 22:15 Tes baru ditambahkan 6.2 10.0 $0.139 ↓ Bandingkan
2026-06-04 13:36 Tes baru ditambahkan 7.4 8.9 $0.080 ↓ Bandingkan
2026-05-21 23:57 Suite berubah 7.4 8.3 $0.104 Bandingkan
2026-04-11 01:44 Run pertama yang tercatat 7.8 T/A $0.080 Bandingkan

Run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda. Perhatikan perubahan suite saat membaca pergerakan historis.

Perbandingan run

RunCakupan benchmarkSkorKonsistensiKeandalanTes benarTes tidak stabilTotal token outputTotal token inputTotal BiayaWaktu respons (rata-rata)
2026-10-01 00:59 · Run saat ini69/69 percobaan6.87.910.012/236531,668349,177$0.18483.68s
2026-06-04 13:36 · Tes baru ditambahkan63/63 percobaan7.48.18.912/215296,68638,926$0.08063.29s
Selisih—-0.6-0.2+1.10+1+234982+310251+$0.105+20386ms

Cakupan benchmark berbeda: 69/69 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes) dibanding 63/63 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes). Total dan metrik yang dipengaruhi pengulangan tidak dapat dibandingkan secara langsung.

Kedua run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda, jadi selisihnya mencerminkan perubahan model sekaligus perubahan suite.

Grafik

Pilih model pertama, lalu klik model kedua untuk membuka halaman berdampingan.

Total token output

Skor vs Total token output

Perbandingan Cepat

Rincian Kategori

Kategori Skor Konsistensi Tes benar
Tugas agen 10.0 10.0
Trik anti-AI 10.0 10.0
Pemrograman 3.7 7.2
Gabungan 6.4 5.8
Parsing dan ekstraksi data 7.3 5.9
Spesifik domain 2.9 7.2
Kecerdasan umum 6.1 3.1
Kepatuhan instruksi 10.0 10.0
Pemecahan teka-teki 8.2 7.2
Pemanggilan alat 10.0 10.0
Pengetahuan umum 3.0 10.0

Model yang Dibandingkan