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Ling-3.0-flash (high) vs Qwen3.6 27B (medium)

Qwen3.6 27B (medium) が平均スコアでリードし、6.5 vs 6.4 です。 Ling-3.0-flash (high) の benchmark コストが低く、$0.021 vs $0.577 です。 Ling-3.0-flash (high) の方が高速で、13.70s vs 106.06s です、成功率は 63.6% vs 60.6% 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
#184
合計出力トークン
299,456
応答時間(平均)
13.70s
合計コスト
$0.021
順位
#175
合計出力トークン
272,573
応答時間(平均)
106.06s
合計コスト
$0.577
おすすめモデル Ling-3.0-flash (high)

スコアはここでの最高値に近く(6.4 vs 6.5)、Qwen3.6 27B (medium) より約 28.7 倍低コストです。

詳細比較

指標 Ling-3.0-flash Ling-3.0-flash high リリース: 2026-07-24 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B medium リリース: 2026-04-20
スコア 6.4 6.5
順位 #184 #175
信頼性 9.8 10.0
一貫性 8.6 7.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 60.6%
不安定なテスト 4 7
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.000 7.448
合計コスト $0.021 $0.577
入力価格 $0.021 / 1M $0.300 / 1M
出力価格 $0.063 / 1M $2.000 / 1M
合計入力トークン 132,044 106,176
出力トークン 92,135 33,013
推論トークン 207,321 239,560
応答時間(平均) 13.70s 106.06s
応答時間(最大) 75.27s 1085.11s
応答時間(合計) 287.75s 2333.36s
パラメータ 124B 総数 (5.1B アクティブ) 27B
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.

#184 Ling-3.0-flash

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

#175 Qwen3.6 27B

medium
コスト
$0.009
時間
39.6s
トークン
3,090 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
Qwen3.6 27B 7.7 10.0 66.7% 0 142.99s 5,051 7,968 43,367

クイック比較

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