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Ling 3.0 Tiny (medium) vs Classify-1 (default)

Ling 3.0 Tiny (medium) が平均スコアでリードし、3.6 vs 2.2 です。 Ling 3.0 Tiny (medium) の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.008 です。 Classify-1 (default) の方が高速で、4.58s vs 64.99s です、成功率は 23.2% vs 18.8% 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: 2026-10-13

比較対象モデル

順位
#387
合計出力トークン
911,748
応答時間(平均)
64.99s
合計コスト
$0.000
順位
#411
合計出力トークン
164
応答時間(平均)
4.58s
合計コスト
$0.008
おすすめモデル Ling 3.0 Tiny (medium)

この比較で最も高いスコア(3.6)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 medium リリース: 2026-08-07 Classify-1 Classify-1 default リリース: 2026-10-13
スコア 3.6 2.2
順位 #387 #411
信頼性 9.6 9.4
一貫性 8.9 4.5
試行回数 69/69 36/69
正解テスト
試行ごとの合格率 23.2% 18.8%
不安定なテスト 3 2
総実行回数 69 36
結果あたりのコスト 0.000 0.261
合計コスト $0.000 $0.008
入力価格 $0.000 / 1M $0.040 / 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 103,898 195,645
出力トークン 148,304 164
推論トークン 774,972 0
応答時間(平均) 64.99s 4.58s
応答時間(最大) 262.20s 13.35s
応答時間(合計) 1429.68s 55.01s
パラメータ 7.9B 総数 (1.3B アクティブ) ~1B
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

medium
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
コスト
$0.000
時間
177.4s
トークン
6,873 tok

#411 Classify-1

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% 0 211.99s 7,948 70,838 206,006
Classify-1 2.7 3.7 22.2% 1 12.73s 105,738 50 0

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