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Qwen3.8 Max (0902) (medium) vs Pareto

Pareto が平均スコアでリードし、8.9 vs 8.8 です。 Qwen3.8 Max (0902) (medium) の benchmark コストが低く、$0.677 vs $1.172 です。 Qwen3.8 Max (0902) (medium) の方が高速で、26.01s vs 31.51s です、成功率は 83.3% vs 86.4% 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: 2026-09-18

比較対象モデル

順位
#37
合計出力トークン
80,678
応答時間（平均）
26.01s
合計コスト
$0.677
順位
#34
合計出力トークン
119,230
応答時間（平均）
31.51s
合計コスト
$1.172
おすすめモデル Qwen3.8 Max (0902) (medium)

スコアはここでの最高値に近く（8.8 vs 8.9）、Pareto より約 1.7 倍低コストです。

詳細比較

指標 Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) medium リリース: 2026-09-07 Pareto Pareto none リリース: 2026-09-18
スコア 8.8 8.9
順位 #37 #34
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.3 9.2
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 83.3% 86.4%
不安定なテスト 2 2
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 3.981 6.506
合計コスト $0.677 $1.172
入力価格 $2.000 / 1M $2.500 / 1M
出力価格 $6.000 / 1M $7.500 / 1M
合計入力トークン 96,323 110,734
出力トークン 5,961 119,230
推論トークン 74,717 0
応答時間（平均） 26.01s 31.51s
応答時間（最大） 168.09s 143.33s
応答時間（合計） 572.19s 693.29s
パラメータ 2.4T 総数 (~100B アクティブ) -
公開状況 クローズド クローズド

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.

#37 Qwen3.8 Max (0902)

medium
コスト
$0.036
時間
108.3s
トークン
5,980 tok

#34 Pareto

none
コスト
$0.034
時間
170.7s
トークン
4,581 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 Max (0902) 8.4 7.4 88.9% 1 45.74s 7,893 551 20,628
Pareto 10.0 10.0 100.0% 0 50.12s 7,471 1,949 0

クイック比較

比較ペアを切り替え

Seed 2.1 TurbohighvsParetononeGemini 3.5 FlashlowvsQwen3.8 Max (0902)mediumMuse Spark 1.3highvsParetononeGPT-5.3-CodexmediumvsParetononeGemini 3.5 Flash LitehighvsQwen3.8 Max (0902)mediumQwen3.8 Max (0902)highvsParetononeClaude Opus 5lowvsQwen3.8 Max (0902)mediumParetononevsGrok 4.5highGemini 3.6 FlashlowvsQwen3.8 Max (0902)mediumQwen3.8 Max (0902)mediumvsGLM 5.3 FlashmaxGemini 3.5 FlashlowvsParetononeQwen3.8 MaxmediumvsParetonone