- 順位
- #105
- 合計出力トークン
- 119,211
- 応答時間（平均）
- 29.42s
- 合計コスト
- $0.315
GPT-5 Mini (medium) vs Qwen3.8 2.4T A95B (low)
平均スコアは 8.4 vs 8.4 でほぼ同等です。 GPT-5 Mini (medium) の benchmark コストが低く、$0.315 vs $4.016 です。 GPT-5 Mini (medium) の方が高速で、29.42s vs 120.40s です、成功率は 66.7% vs 73.9% です。
比較対象モデル
- 順位
- #104
- 合計出力トークン
- 424,019
- 応答時間（平均）
- 120.40s
- 合計コスト
- $4.016
おすすめモデル
GPT-5 Mini (medium)
ここでは最高スコア（8.4）で、Qwen3.8 2.4T A95B (low) より約 12.8 倍低コストです。
詳細比較
| 指標 | GPT-5 Mini GPT-5 Mini medium | Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B low |
|---|---|---|
| スコア | 8.4 | 8.4 |
| 順位 | #105 | #104 |
| 信頼性 | 10.0 | 9.6 |
| 一貫性 | 8.5 | 9.2 |
| 試行回数 | 69/69 | 69/69 |
| 正解テスト | ||
| 試行ごとの合格率 | 66.7% | 73.9% |
| 不安定なテスト | 4 | 2 |
| 総実行回数 | 69 | 69 |
| 結果あたりのコスト | 2.247 | 19.825 |
| 合計コスト | $0.315 | $4.016 |
| 入力価格 | $0.250 / 1M | $2.000 / 1M |
| 出力価格 | $2.000 / 1M | $6.000 / 1M |
| キャッシュ読み取り料金 | $0.025 / 1M | $0.250 / 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 | 214,645 | 313,881 |
| 出力トークン | 15,532 | 123,706 |
| 推論トークン | 103,679 | 388,328 |
| 応答時間（平均） | 29.42s | 120.40s |
| 応答時間（最大） | 111.48s | 534.21s |
| 応答時間（合計） | 676.56s | 2769.16s |
| パラメータ | ~400B 総数 (~17B アクティブ) | 2.4T 総数 (95B アクティブ) |
| 公開状況 | クローズド | 重み公開 |
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.
#105 GPT-5 Mini
medium- コスト
- $0.007
- 時間
- 42.9s
- トークン
- 3,432 tok
#104 Qwen3.8 2.4T A95B
low- コスト
- $0.100
- 時間
- 193.2s
- トークン
- 16,767 tok
カテゴリ内訳
| エージェントタスク | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 68.54s | 116,262 | 1,123 | 10,069 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 151.76s | 200,602 | 2,661 | 13,832 |
| 反AIトリック | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 7.1 | 7.6 | 66.7% | 1 | 13.86s | 606 | 1,715 | 6,378 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 22.04s | 1,104 | 397 | 4,814 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 27.63s | 7,302 | 658 | 17,152 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 7.8 | 9.3 | 66.7% | 0 | 172.53s | 6,716 | 21,405 | 57,399 |
| 複合 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 99.82s | 75,392 | 8,387 | 35,328 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 8.2 | 6.9 | 66.7% | 1 | 231.85s | 85,267 | 8,008 | 50,681 |
| データ解析と抽出 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.58s | 7,140 | 453 | 3,200 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 22.27s | 7,956 | 839 | 2,445 |
| ドメイン特化 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 3.5 | 4.4 | 33.3% | 2 | 44.66s | 524 | 268 | 16,128 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 3.2 | 9.3 | 0.0% | 0 | 287.65s | 1,008 | 16,133 | 156,114 |
| 汎用知能 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 4.5 | 10.0 | 0.0% | 0 | 13.50s | 477 | 349 | 1,856 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 6.1 | 3.1 | 66.7% | 1 | 22.97s | 606 | 44 | 1,497 |
| 指示追従 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.59s | 660 | 310 | 3,968 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 19.54s | 903 | 263 | 1,480 |
| パズル解決 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 5.6 | 9.8 | 33.3% | 0 | 15.20s | 642 | 1,622 | 6,144 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 43.37s | 1,026 | 1,154 | 25,563 |
| ツール呼び出し | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 18.64s | 5,445 | 487 | 1,600 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.88s | 8,481 | 302 | 975 |
| 雑学 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Mini | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 9.99s | 195 | 160 | 1,856 | |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 422.46s | 212 | 72,500 | 73,528 |
クイック比較
比較ペアを切り替え
Muse Glimmer 30BxhighvsGPT-5 MinimediumNemotron 3.5 Super VLhigh無料で利用可能vsQwen3.8 2.4T A95BlowMuse Glimmer 30BxhighvsQwen3.8 2.4T A95BlowNemotron 3.5 Super VLhigh無料で利用可能vsGPT-5 MinimediumGemini 3.1 Pro PreviewmediumvsQwen3.8 2.4T A95BlowGPT-5 MinimediumvsInklinghigh無料で利用可能Muse Spark 1.1highvsGPT-5 MinimediumQwen3.8 2.4T A95BlowvsInklinghigh無料で利用可能Muse Spark 1.1highvsQwen3.8 2.4T A95BlowDeepSeek V4 Flash 0731highvsGPT-5 MinimediumClaude Haiku 5.5maxvsQwen3.8 2.4T A95BlowGPT-5 MinimediumvsParticle-1high