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Ling-2.6-1T vs Qwen3.6 35B A3B

平均スコアは 5.3 vs 5.3 でほぼ同等です。 Ling-2.6-1T の benchmark コストが低く、$0.016 vs $0.051 です。 Qwen3.6 35B A3B の方が高速で、5.57s vs 8.59s です、成功率は 18.2% vs 28.8% 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: 2026-09-08

比較対象モデル

順位
#254
合計出力トークン
11,555
応答時間(平均)
8.59s
合計コスト
$0.016
順位
#256
合計出力トークン
45,905
応答時間(平均)
5.57s
合計コスト
$0.051
おすすめモデル Qwen3.6 35B A3B

ここでは最高スコア(5.3)で、Ling-2.6-1T より約 1.5 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 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B none リリース: 2026-04-20
スコア 5.3 5.3
順位 #254 #256
信頼性 10.0 10.0
一貫性 10.0 8.1
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 18.2% 28.8%
不安定なテスト 0 5
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.278 1.470
合計コスト $0.016 $0.051
入力価格 $0.075 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $0.625 / 1M $0.900 / 1M
合計入力トークン 106,423 93,990
出力トークン 11,555 45,905
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 8.59s 5.57s
応答時間(最大) 25.72s 39.54s
応答時間(合計) 163.20s 111.32s
パラメータ 1T 総数 (63B アクティブ) 35B 総数 (3B アクティブ)
公開状況 オープンソース オープンソース

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.

#254 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

#256 Qwen3.6 35B A3B

none
コスト
$0.008
時間
30.1s
トークン
6,317 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
Qwen3.6 35B A3B 5.5 10.0 33.3% 0 8.77s 7,911 11,161 0

クイック比較

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