ナビゲーション
Advertise here

Qwen3.8 27B (high) vs MiMo-V2.6-Pro (medium)

平均スコアは 8.4 vs 8.4 でほぼ同等です。 Qwen3.8 27B (high) の benchmark コストが低く、~$0.287 vs $0.477 です。 MiMo-V2.6-Pro (medium) の方が高速で、147.50s vs 167.89s です、成功率は 77.3% vs 77.3% 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: 2026-09-22

比較対象モデル

順位
#60
合計出力トークン
656,635
応答時間(平均)
167.89s
合計コスト
~$0.287
順位
#61
合計出力トークン
502,443
応答時間(平均)
147.50s
合計コスト
$0.477
おすすめモデル Qwen3.8 27B (high)

ここでは最高スコア(8.4)で、MiMo-V2.6-Pro (medium) より約 1.7 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high リリース: 2026-08-14 MiMo-V2.6-Pro MiMo-V2.6-Pro medium リリース: 2026-09-22
スコア 8.4 8.4
順位 #60 #61
信頼性 9.6 9.4
一貫性 9.2 7.5
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 77.3% 77.3%
不安定なテスト 2 7
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト ~1.792 3.666
合計コスト ~$0.287 $0.477
入力価格 該当なし $0.435 / 1M
出力価格 該当なし $0.870 / 1M
合計入力トークン 100,179 90,486
出力トークン 904 6,569
推論トークン 655,731 495,874
応答時間(平均) 167.89s 147.50s
応答時間(最大) 640.85s 904.91s
応答時間(合計) 3693.54s 3245.08s
パラメータ 27.3B 1.02T 総数 (42B アクティブ)
公開状況 重み公開 オープンソース

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.

#60 Qwen3.8 27B

high
コスト
~$0.008
時間
270.1s
トークン
18,963 tok

#61 MiMo-V2.6-Pro

medium
コスト
$0.012
時間
185.6s
トークン
13,493 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
Qwen3.8 27B 8.1 7.0 88.9% 1 248.62s 8,235 346 143,335
MiMo-V2.6-Pro 8.2 7.2 88.9% 1 150.44s 7,422 785 94,571

クイック比較

比較ペアを切り替え

GPT-5.2mediumvsQwen3.8 27BhighSeed 2.1 TurbomediumvsQwen3.8 27BhighInkling SmallhighvsMiMo-V2.6-PromediumQwen3.8 27BhighvsGrok 4.5lowGrok 4.5lowvsMiMo-V2.6-PromediumMiMo-V2.6-PromediumvsGLM 5.3 FlashXmaxQwen3.8 27BhighvsGLM 5.3 FlashXmaxQwen3.8 27BhighvsGrok 4.6mediumDeepSeek V4.1 FlashmaxvsMiMo-V2.6-PromediumDeepSeek V4.1 FlashmaxvsQwen3.8 27BhighMuse Spark 1.2lowvsQwen3.8 27BhighMuse Spark 1.2lowvsMiMo-V2.6-Promedium