- 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
Ling 2.6 1t vs Qwen3 Coder Next
平均スコアは 4.9 vs 4.9 でほぼ同等です。 Ling 2.6 1t の benchmark コストが低く、$0.016 vs $0.067 です。 Ling 2.6 1t の方が高速で、8.16s vs 19.73s です、成功率は 17.4% vs 24.6% です。
比較対象モデル
- 順位
- #308
- 合計出力トークン
- 45,168
- 応答時間（平均）
- 19.73s
- 合計コスト
- $0.067
おすすめモデル
Ling 2.6 1t
ここでは最高スコア（4.9）で、Qwen3 Coder Next より約 4.4 倍低コストです。
詳細比較
| 指標 | Ling 2.6 1t Ling 2.6 1t none | Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none |
|---|---|---|
| スコア | 4.9 | 4.9 |
| 順位 | #311 | #308 |
| 信頼性 | 10.0 | 10.0 |
| 一貫性 | 10.0 | 9.7 |
| 試行回数 | 69/69 | 69/69 |
| 正解テスト | ||
| 試行ごとの合格率 | 17.4% | 24.6% |
| 不安定なテスト | 0 | 1 |
| 総実行回数 | 69 | 69 |
| 結果あたりのコスト | 0.278 | 1.300 |
| 合計コスト | $0.016 | $0.067 |
| 入力価格 | $0.075 / 1M | $0.120 / 1M |
| 出力価格 | $0.625 / 1M | $0.800 / 1M |
| キャッシュ読み取り料金 | 該当なし | $0.070 / 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 | 250,329 |
| 出力トークン | 11,555 | 45,168 |
| 推論トークン | 0 | 0 |
| 応答時間（平均） | 8.16s | 19.73s |
| 応答時間（最大） | 25.72s | 208.38s |
| 応答時間（合計） | 163.24s | 355.09s |
| パラメータ | 1T 総数 (63B アクティブ) | 80B 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 |
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
#308 Qwen3 Coder Next
none
無効なSVG
- コスト
- $0.058
- 時間
- 246.3s
- トークン
- 64,126 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
| エージェントタスク | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 38ms | 0 | 0 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.9 | 9.6 | 0.0% | 0 | 208.38s | 116,102 | 33,360 | 0 |
| 反AIトリック | 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 | 3.4 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.55s | 726 | 777 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.6 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.31s | 645 | 1,321 | 0 |
| 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 | 4.6 | 7.9 | 22.2% | 1 | 2.22s | 7,442 | 621 | 0 |
| 複合 | 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 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 23.79s | 80,539 | 9,304 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 30.86s | 107,180 | 8,541 | 0 |
| データ解析と抽出 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.37s | 8,313 | 285 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.32s | 7,758 | 246 | 0 |
| ドメイン特化 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.08s | 819 | 27 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 871ms | 762 | 26 | 0 |
| 汎用知能 | 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 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.34s | 540 | 140 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.34s | 498 | 152 | 0 |
| 指示追従 | 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 | 6.4 | 10.0 | 50.0% | 0 | 5.36s | 732 | 81 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 7.78s | 684 | 63 | 0 |
| パズル解決 | 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 | 3.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.36s | 729 | 131 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 24.34s | 678 | 571 | 0 |
| ツール呼び出し | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 25.72s | 13,212 | 429 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.47s | 8,364 | 255 | 0 |
| 雑学 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 0ms | 0 | 0 | 0 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 601ms | 216 | 12 | 0 |
クイック比較
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Laguna S 2.1high無料で利用可能vsQwen3 Coder NextnoneLing 2.6 1tnonevsLaguna S 2.1high無料で利用可能KAT Coder AIR V2.5lowvsQwen3 Coder NextnoneMiniMax M2.7mediumvsQwen3 Coder NextnoneLing 2.6 1tnonevsKAT Coder AIR V2.5lowLing 2.6 1tnonevsMiniMax M2.7mediumMercury 2.5 PreviewlowvsQwen3 Coder NextnoneLaguna S 2.1medium無料で利用可能vsQwen3 Coder NextnoneMercury 2.5 PreviewlowvsLing 2.6 1tnoneLing 2.6 1tnonevsNemotron 3.5 Lightningmedium無料で利用可能Ling 2.6 1tnonevsLaguna S 2.1medium無料で利用可能Nemotron 3.5 Lightningmedium無料で利用可能vsQwen3 Coder Nextnone