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Laguna S 2.1 vs Qwen3 Coder Next (medium)

平均スコアは 4.7 vs 4.7 でほぼ同等です。 Laguna S 2.1 の benchmark コストが低く、$0.044 vs $0.071 です。 Qwen3 Coder Next (medium) の方が高速で、16.97s vs 17.65s です、成功率は 14.5% vs 24.6% 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: 2026-10-19

比較対象モデル

順位
#370
合計出力トークン
99,097
応答時間(平均)
17.65s
合計コスト
$0.044
順位
#372
合計出力トークン
40,395
応答時間(平均)
16.97s
合計コスト
$0.071
おすすめモデル Laguna S 2.1

ここでは最高スコア(4.7)で、Qwen3 Coder Next (medium) より約 1.6 倍低コストです。

詳細比較

指標 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 none リリース: 2026-07-21 無料で利用可能 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium リリース: 2026-02-03
スコア 4.7 4.7
順位 #370 #372
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.8 8.7
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 14.5% 24.6%
不安定なテスト 3 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 2.306 2.280
合計コスト $0.044 $0.071
入力価格 $0.090 / 1M $0.120 / 1M
出力価格 $0.180 / 1M $0.800 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.009 / 1M $0.070 / 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 287,445 311,647
出力トークン 99,097 40,395
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 17.65s 16.97s
応答時間(最大) 200.52s 151.35s
応答時間(合計) 406.05s 305.55s
パラメータ 118B 総数 (8B アクティブ) 80B 総数 (3B アクティブ)
公開状況 重み公開 オープンソース

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.

#370 Laguna S 2.1

none
コスト
$0.001
時間
7.6s
トークン
1,345 tok

#372 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
Laguna S 2.1 3.4 9.7 0.0% 0 550ms 7,917 424 0
Qwen3 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

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