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Ling 3.0 Tiny (low) vs Qwen3 Coder Next (medium)

Qwen3 Coder Next (medium) が平均スコアでリードし、4.6 vs 3.8 です。 Ling 3.0 Tiny (low) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.034 です。 Qwen3 Coder Next (medium) の方が高速で、9.07s vs 66.16s です、成功率は 19.7% vs 25.8% 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: 2026-09-23

比較対象モデル

順位
#344
合計出力トークン
879,532
応答時間(平均)
66.16s
合計コスト
$0.000
順位
#324
合計出力トークン
19,069
応答時間(平均)
9.07s
合計コスト
$0.034
おすすめモデル Qwen3 Coder Next (medium)

ここでは最高スコア(4.6)で、Ling 3.0 Tiny (low) より約 7.3 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Ling 3.0 Tiny Ling 3.0 Tiny low リリース: 2026-08-07 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium リリース: 2026-02-03
スコア 3.8 4.6
順位 #344 #324
信頼性 9.6 10.0
一貫性 9.7 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 19.7% 25.8%
不安定なテスト 1 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.000 1.058
合計コスト $0.000 $0.034
入力価格 $0.000 / 1M $0.120 / 1M
出力価格 $0.000 / 1M $0.800 / 1M
合計入力トークン 99,662 148,203
出力トークン 146,555 19,069
推論トークン 732,977 0
応答時間(平均) 66.16s 9.07s
応答時間(最大) 252.08s 81.80s
応答時間(合計) 1389.33s 154.19s
パラメータ 7.9B 総数 (1.3B アクティブ) 80B 総数 (3B 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.

#344 Ling 3.0 Tiny

low
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
コスト
$0.000
時間
200.0s
トークン
5,030 tok

#324 Qwen3 Coder Next

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
300.0s
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% 0 170.73s 7,619 56,012 170,220
Qwen3 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

クイック比較

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