Advertise here
#85

Qwen3.8 2.4T A95B

Qwen Rilis: 2026-08-12 Diuji pada: 2026-08-12 23:32 qwen/qwen3.8-2.4t-a95b::high
2.4T total (95B aktif)MoEBobot tersedia
(high) (low)

Ringkasan

Qwen3.8 2.4T A95B mendapat skor 7.5 di AI BENCHY dan berada di peringkat #85. Model ini memiliki reliabilitas 8.8, tingkat keberhasilan 77.3%, total biaya $2.755, dan waktu respons rata-rata 134.41s.

Fakta model

Ditelaah pada 2026-08-12

Dilaporkan
Parameter
2.4T total (95B aktif)
Arsitektur
MoE
Ketersediaan
Bobot tersedia
Lisensi
Apache-2.0

Skor

7.5

Konsistensi

8.4

Keandalan

8.8

Total token output

512,351

Total token input

109,036

Harga input

$2.000 / 1M

Harga output

$6.000 / 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: 7

Tingkat lulus per percobaan: 77.3%

Tes tidak stabil

4

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

Waktu respons (rata-rata)

134.41s

Waktu respons (maks): 532.28s

Waktu respons (total): 2956.97s

Hamster playing table tennis

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

#85 Qwen3.8 2.4T A95B

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
Biaya
$0.000
Waktu
600.0s
Token
0 tok

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-08-14 04:16 Uji ulang 7.4 9.4 $2.357 Bandingkan
2026-08-12 23:32 Run awal 7.5 8.8 $2.755 Run saat ini

Riwayat harga

Data harga historis untuk model ini dari OpenRouter.

Tanggal Harga input Harga output Harga baca cache Harga tulis cache
2026-08-12 23:12 $2.000 / 1M $6.000 / 1M T/A T/A

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
Trik anti-AI 10.0 10.0
Pemrograman 5.9 6.3
Gabungan 6.9 5.9
Parsing dan ekstraksi data 10.0 10.0
Spesifik domain 5.6 7.2
Kecerdasan umum 6.1 3.1
Kepatuhan instruksi 9.8 10.0
Pemecahan teka-teki 10.0 10.0
Pemanggilan alat 10.0 10.0
Pengetahuan umum 3.0 10.0

Model yang Dibandingkan