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Ling 3.1 Flash vs GPT-5 Nano (medium)

GPT-5 Nano (medium) が平均スコアでリードし、5.7 vs 5.5 です。 Ling 3.1 Flash の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.159 です。 Ling 3.1 Flash の方が高速で、15.75s vs 56.55s です、成功率は 33.3% vs 53.6% 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: 2026-10-17

比較対象モデル

順位
#308
合計出力トークン
85,777
応答時間(平均)
15.75s
合計コスト
$0.000
順位
#293
合計出力トークン
307,921
応答時間(平均)
56.55s
合計コスト
$0.159
おすすめモデル GPT-5 Nano (medium)

この比較で最も高いスコア(5.7)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 3.1 Flash Ling 3.1 Flash none リリース: 2026-10-03 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium リリース: 2025-08-07
スコア 5.5 5.7
順位 #308 #293
信頼性 9.8 10.0
一貫性 8.4 6.5
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 33.3% 53.6%
不安定なテスト 5 10
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.000 1.737
合計コスト $0.000 $0.159
入力価格 $0.000 / 1M $0.050 / 1M
出力価格 $0.000 / 1M $0.400 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし $0.005 / 1M
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 286,758 314,436
出力トークン 85,777 13,578
推論トークン 0 294,343
応答時間(平均) 15.75s 56.55s
応答時間(最大) 90.95s 227.89s
応答時間(合計) 362.23s 961.32s
パラメータ 560B 総数 (25B アクティブ) ~120B 総数 (~5B アクティブ)
公開状況 クローズド 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.

#308 Ling 3.1 Flash

none
コスト
$0.000
時間
171.4s
トークン
20,178 tok

#293 GPT-5 Nano

medium
コスト
$0.006
時間
108.5s
トークン
13,209 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 3.1 Flash 4.5 7.5 22.2% 1 31.85s 8,307 27,810 0
GPT-5 Nano 7.0 7.7 55.6% 1 41.62s 7,305 740 41,152

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