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Ling 2.6 1t vs GPT-4o-mini

GPT-4o-mini が平均スコアでリードし、5.0 vs 4.9 です。 Ling 2.6 1t の benchmark コストが低く、$0.016 vs $0.024 です。 GPT-4o-mini の方が高速で、4.16s vs 8.16s です、成功率は 17.4% vs 21.7% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-10-02

比較対象モデル

順位
#311
合計出力トークン
11,555
応答時間(平均)
8.16s
合計コスト
$0.016
順位
#304
合計出力トークン
3,627
応答時間(平均)
4.16s
合計コスト
$0.024
おすすめモデル GPT-4o-mini

ここでは最高スコア(5.0)で、Ling 2.6 1t より約 2.0 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Ling 2.6 1t Ling 2.6 1t none リリース: 2026-04-23 GPT-4o-mini GPT-4o-mini none リリース: 2024-07-18
スコア 4.9 5.0
順位 #311 #304
信頼性 10.0 10.0
一貫性 10.0 9.9
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 17.4% 21.7%
不安定なテスト 0 0
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.278 0.480
合計コスト $0.016 $0.024
入力価格 $0.075 / 1M $0.150 / 1M
出力価格 $0.625 / 1M $0.600 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし $0.075 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 106,423 145,180
出力トークン 11,555 3,627
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 8.16s 4.16s
応答時間(最大) 25.72s 39.99s
応答時間(合計) 163.24s 70.70s
パラメータ 1T 総数 (63B アクティブ) ~8B
公開状況 オープンソース クローズド

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#311 Ling 2.6 1t

none
Ling-2.6-1T is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t
コスト
$0.000
時間
0.1s
トークン
0 tok

#304 GPT-4o-mini

none
コスト
$0.001
時間
6.6s
トークン
742 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Ling 2.6 1t 3.8 10.0 0.0% 0 10.57s 813 381 0
GPT-4o-mini 3.2 9.6 0.0% 0 1.63s 7,314 367 0

クイック比較

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