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Ling 3.0 Flash vs GPT-5.4 Nano

Ling 3.0 Flash が平均スコアでリードし、5.2 vs 4.6 です。 Ling 3.0 Flash の benchmark コストが低く、$0.004 vs $0.068 です。 Ling 3.0 Flash の方が高速で、3.40s vs 4.42s です、成功率は 26.1% vs 26.1% 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: 2026-10-26

比較対象モデル

順位
#347
合計出力トークン
12,777
応答時間(平均)
3.40s
合計コスト
$0.004
順位
#383
合計出力トークン
14,894
応答時間(平均)
4.42s
合計コスト
$0.068
おすすめモデル Ling 3.0 Flash

ここでは最高スコア(5.2)で、GPT-5.4 Nano より約 19.9 倍低コストです。

詳細比較

指標 Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none リリース: 2026-07-24 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none リリース: 2026-03-17
スコア 5.2 4.6
順位 #347 #383
信頼性 10.0 10.0
一貫性 10.0 8.7
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 26.1% 26.1%
不安定なテスト 0 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.000 1.699
合計コスト $0.004 $0.068
入力価格 $0.021 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $0.063 / 1M $1.250 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.005 / 1M $0.020 / 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 123,993 246,687
出力トークン 12,777 14,894
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 3.40s 4.42s
応答時間(最大) 17.51s 45.38s
応答時間(合計) 74.77s 101.75s
パラメータ 124B 総数 (5.1B アクティブ) ~120B 総数 (~5B アクティブ)
公開状況 オープンソース クローズド

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.

#347 Ling 3.0 Flash

none
コスト
$0.000
時間
11.6s
トークン
2,781 tok

#383 GPT-5.4 Nano

none
コスト
$0.008
時間
46.1s
トークン
5,735 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 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0
GPT-5.4 Nano 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,305 613 0

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