ナビゲーション
Advertise here

Qwen3.5-9B (medium) vs Classify-1 (default)

Qwen3.5-9B (medium) が平均スコアでリードし、4.0 vs 2.2 です。 Classify-1 (default) の benchmark コストが低く、$0.008 vs $0.106 です。 Classify-1 (default) の方が高速で、4.58s vs 110.18s です、成功率は 26.1% 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: 2026-10-16

比較対象モデル

順位
#385
合計出力トークン
447,247
応答時間(平均)
110.18s
合計コスト
$0.106
順位
#420
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 Qwen3.5-9B (medium)

この比較で最も高いスコア(4.0)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 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B medium リリース: 2026-03-02 Classify-1 Classify-1 default リリース: 2026-10-13
スコア 4.0 2.2
順位 #385 #420
信頼性 8.7 9.4
一貫性 7.9 4.5
試行回数 69/69 36/69
正解テスト
試行ごとの合格率 26.1% 18.8%
不安定なテスト 6 2
総実行回数 69 36
結果あたりのコスト 3.523 0.261
合計コスト $0.106 $0.008
入力価格 $0.100 / 1M $0.040 / 1M
出力価格 $0.150 / 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 387,323 195,645
出力トークン 48,562 164
推論トークン 410,431 0
応答時間(平均) 110.18s 4.58s
応答時間(最大) 569.97s 13.35s
応答時間(合計) 1873.00s 55.01s
パラメータ 9B ~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.

#385 Qwen3.5-9B

medium
コスト
$0.001
時間
35.9s
トークン
3,030 tok

#420 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
Qwen3.5-9B 2.9 10.0 0.0% 0 100.88s 2,396 7,890 41,129
Classify-1 2.7 3.7 22.2% 1 12.73s 105,738 50 0

比較ペアを切り替え