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Ling-3.0-flash vs Qwen3.5-122B-A10B

平均スコアは 5.7 vs 5.7 でほぼ同等です。 Ling-3.0-flash の benchmark コストが低く、$0.004 vs $0.247 です。 Ling-3.0-flash の方が高速で、3.56s vs 12.93s です、成功率は 27.3% vs 33.3% 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: 2026-09-18

比較対象モデル

順位
#230
合計出力トークン
12,777
応答時間(平均)
3.56s
合計コスト
$0.004
順位
#233
合計出力トークン
88,459
応答時間(平均)
12.93s
合計コスト
$0.247
おすすめモデル Ling-3.0-flash

ここでは最高スコア(5.7)で、Qwen3.5-122B-A10B より約 72.4 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 Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B none リリース: 2026-02-24
スコア 5.7 5.7
順位 #230 #233
信頼性 10.0 10.0
一貫性 10.0 9.3
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 27.3% 33.3%
不安定なテスト 0 2
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.000 4.182
合計コスト $0.004 $0.247
入力価格 $0.021 / 1M $0.260 / 1M
出力価格 $0.063 / 1M $2.080 / 1M
合計入力トークン 123,993 241,575
出力トークン 12,777 88,459
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 3.56s 12.93s
応答時間(最大) 17.51s 212.63s
応答時間(合計) 74.74s 284.39s
パラメータ 124B 総数 (5.1B アクティブ) 122B 総数 (10B アクティブ)
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.

#230 Ling-3.0-flash

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

#233 Qwen3.5-122B-A10B

none
コスト
$0.016
時間
44.5s
トークン
6,431 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
Qwen3.5-122B-A10B 3.7 7.0 22.2% 1 2.77s 7,913 693 0

クイック比較

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