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Ling 3.0 Tiny (high) vs Decider V1.1 27B (default)

Ling 3.0 Tiny (high) が平均スコアでリードし、3.7 vs 2.6 です。 Ling 3.0 Tiny (high) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.002 です。 Decider V1.1 27B (default) の方が高速で、320ms vs 72.24s です、成功率は 23.2% vs 17.4% 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: 2026-10-07

比較対象モデル

順位
#373
合計出力トークン
939,018
応答時間(平均)
72.24s
合計コスト
$0.000
順位
#395
合計出力トークン
69
応答時間(平均)
320ms
合計コスト
$0.002
おすすめモデル Ling 3.0 Tiny (high)

この比較で最も高いスコア(3.7)を出し、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 Tiny Ling 3.0 Tiny high リリース: 2026-08-07 Decider V1.1 27B Decider V1.1 27B default リリース: 2026-10-07
スコア 3.7 2.6
順位 #373 #395
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.9 5.2
試行回数 69/69 36/69
正解テスト
試行ごとの合格率 23.2% 17.4%
不安定なテスト 3 0
総実行回数 69 36
結果あたりのコスト 0.000 0.037
合計コスト $0.000 $0.002
入力価格 $0.000 / 1M $0.020 / 1M
出力価格 $0.000 / 1M $0.000 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし 該当なし
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 115,314 73,557
出力トークン 133,965 69
推論トークン 816,718 0
応答時間(平均) 72.24s 320ms
応答時間(最大) 345.15s 491ms
応答時間(合計) 1589.23s 3.84s
パラメータ 7.9B 総数 (1.3B アクティブ) 27B
公開状況 オープンソース オープンソース

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.

#373 Ling 3.0 Tiny

high
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
コスト
$0.000
時間
169.5s
トークン
5,252 tok

#395 Decider V1.1 27B

default
このモデルのショーケース結果はまだ生成されていません。
コスト
該当なし
時間
-
トークン
0 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 Tiny 2.9 10.0 0.0% 0 177.65s 7,767 59,320 177,922
Decider V1.1 27B 4.9 6.7 33.3% 0 305ms 32,733 12 0

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