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Ling 3.0 Tiny (low) vs Jev 1.14 (default)

Ling 3.0 Tiny (low) が平均スコアでリードし、3.7 vs 2.3 です。 Ling 3.0 Tiny (low) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.003 です。 Jev 1.14 (default) の方が高速で、377ms vs 63.15s です、成功率は 18.8% vs 23.2% 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: 2026-10-15

比較対象モデル

順位
#387
合計出力トークン
868,004
応答時間(平均)
63.15s
合計コスト
$0.000
順位
#412
合計出力トークン
18,927
応答時間(平均)
377ms
合計コスト
$0.003
おすすめモデル Ling 3.0 Tiny (low)

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 low リリース: 2026-08-07 Jev 1.14 Jev 1.14 default リリース: 2026-10-15
スコア 3.7 2.3
順位 #387 #412
信頼性 9.6 10.0
一貫性 9.7 4.5
試行回数 69/69 36/69
正解テスト
試行ごとの合格率 18.8% 23.2%
不安定なテスト 1 2
総実行回数 69 36
結果あたりのコスト 0.000 0.071
合計コスト $0.000 $0.003
入力価格 $0.000 / 1M $0.042 / 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 99,662 67,092
出力トークン 146,555 18,927
推論トークン 732,977 0
応答時間(平均) 63.15s 377ms
応答時間(最大) 252.08s 546ms
応答時間(合計) 1389.35s 4.52s
パラメータ 7.9B 総数 (1.3B 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.

#387 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

#412 Jev 1.14

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% 0 170.73s 7,619 56,012 170,220
Jev 1.14 2.7 3.9 22.2% 1 403ms 30,072 8,130 0

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