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AI BENCHY
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inclusionAI: Ling-2.6-1T vs Qwen: Qwen3 Coder Next

Ling-2.6-1T が平均スコアでリードし、5.3 vs 4.7 です。 Ling-2.6-1T の benchmark コストが低く、$0.016 vs $0.032 です。 Ling-2.6-1T の方が高速で、8.58s vs 9.61s です、成功率は 18.2% vs 27.3% です。

おすすめモデルLing-2.6-1Tここでは最高スコア(5.3)で、Qwen3 Coder Next (medium) より約 2.1 倍低コストです。

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: 2026-07-25

指標 Ling-2.6-1T Ling-2.6-1T none リリース: 2026-04-23 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium リリース: 2026-02-03
スコア 5.3 4.7
順位 #176 #202
信頼性 10.0 10.0
一貫性 10.0 9.0
正解テスト
試行ごとの合格率 18.2% 27.3%
不安定なテスト 0 3
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.277 0.793
合計コスト $0.016 $0.032
入力価格 $0.075 / 1M $0.110 / 1M
出力価格 $0.625 / 1M $0.800 / 1M
合計入力トークン 106,414 148,194
出力トークン 11,555 19,069
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 8.58s 9.61s
応答時間(最大) 25.72s 81.80s
応答時間(合計) 163.06s 153.69s

Hamster playing table tennis

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

#176 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

#202 Qwen3 Coder Next

medium
無効なSVG
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 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 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

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