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Ling-3.0-flash (high) vs Qwen3.6 Max Preview

Qwen3.6 Max Preview が平均スコアでリードし、6.4 vs 6.4 です。 Ling-3.0-flash (high) の benchmark コストが低く、$0.021 vs $0.228 です。 Qwen3.6 Max Preview の方が高速で、7.82s vs 13.70s です、成功率は 63.6% vs 56.1% 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: 2026-09-10

比較対象モデル

順位
#188
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
#183
合計出力トークン
19,257
応答時間(平均)
7.82s
合計コスト
$0.228
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 6.4)、Qwen3.6 Max Preview より約 11.3 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 Max Preview Qwen3.6 Max Preview none リリース: 2026-04-20
スコア 6.4 6.4
順位 #188 #183
信頼性 9.8 9.9
一貫性 8.6 9.3
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 56.1%
不安定なテスト 4 2
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.000 2.248
合計コスト $0.021 $0.228
入力価格 $0.021 / 1M $1.028 / 1M
出力価格 $0.063 / 1M $6.162 / 1M
合計入力トークン 132,044 106,348
出力トークン 92,135 19,257
推論トークン 207,321 0
応答時間(平均) 13.70s 7.82s
応答時間(最大) 75.27s 102.62s
応答時間(合計) 287.75s 172.04s
パラメータ 124B 総数 (5.1B アクティブ) ~1T 総数 (~40B 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.

#188 Ling-3.0-flash

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

#183 Qwen3.6 Max Preview

none
コスト
$0.025
時間
83.9s
トークン
4,066 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 Max Preview 3.8 7.3 22.2% 1 3.12s 7,913 456 0

クイック比較

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