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Ling 3.0 Flash (high) vs GPT-5.4 Mini

平均スコアは 5.8 vs 5.7 でほぼ同等です。 Ling 3.0 Flash (high) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.170 です。 GPT-5.4 Mini の方が高速で、3.34s vs 13.08s です、成功率は 60.9% vs 30.4% 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: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#251
合計出力トークン
299,456
応答時間(平均)
13.08s
合計コスト
$0.000
順位
#255
合計出力トークン
8,828
応答時間(平均)
3.34s
合計コスト
$0.170
おすすめモデル Ling 3.0 Flash (high)

この比較で最も高いスコア(5.8)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash high リリース: 2026-07-24 GPT-5.4 Mini GPT-5.4 Mini none リリース: 2026-03-17
スコア 5.8 5.7
順位 #251 #255
信頼性 9.8 10.0
一貫性 8.6 9.3
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 60.9% 30.4%
不安定なテスト 4 2
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.000 2.818
合計コスト $0.000 $0.170
入力価格 $0.021 / 1M $0.750 / 1M
出力価格 $0.063 / 1M $4.500 / 1M
合計入力トークン 132,044 172,438
出力トークン 92,135 8,828
推論トークン 207,321 0
応答時間(平均) 13.08s 3.34s
応答時間(最大) 75.27s 41.98s
応答時間(合計) 287.79s 76.84s
パラメータ 124B 総数 (5.1B アクティブ) ~400B 総数 (~17B アクティブ)
公開状況 オープンソース クローズド

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.

#251 Ling 3.0 Flash

high
コスト
$0.000
時間
30.7s
トークン
10,576 tok

#255 GPT-5.4 Mini

none
コスト
$0.010
時間
11.7s
トークン
2,151 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 3.0 Flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152
GPT-5.4 Mini 5.5 10.0 33.3% 0 913ms 7,305 401 0

クイック比較

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