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AI BENCHY
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Qwen3 Coder Next vs MiMo-V2.5

平均スコアは 5.1 vs 5.1 でほぼ同等です。 MiMo-V2.5 の benchmark コストが低く、$0.025 vs $0.026 です。 MiMo-V2.5 の方が高速で、4.68s vs 8.63s です、成功率は 25.8% vs 27.3% 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: 2026-09-04

順位
#259
合計出力トークン
11,808
応答時間(平均)
8.63s
合計コスト
$0.026
順位
#260
合計出力トークン
16,464
応答時間(平均)
4.68s
合計コスト
$0.025
おすすめモデル MiMo-V2.5

ここでは最高スコア(5.1)で、Qwen3 Coder Next より約 1.8 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none リリース: 2026-02-03 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 none リリース: 2026-04-22
スコア 5.1 5.1
順位 #259 #260
信頼性 10.0 10.0
一貫性 9.7 9.2
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 25.8% 27.3%
不安定なテスト 1 2
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.488 0.769
合計コスト $0.026 $0.025
入力価格 $0.120 / 1M $0.140 / 1M
出力価格 $0.800 / 1M $0.280 / 1M
合計入力トークン 134,227 141,052
出力トークン 11,808 16,464
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 8.63s 4.68s
応答時間(最大) 45.14s 55.36s
応答時間(合計) 146.72s 103.02s
パラメータ 80B 総数 (3B アクティブ) 310B 総数 (15B アクティブ)
公開状況 オープンソース 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.

#259 Qwen3 Coder Next

none
無効なSVG
コスト
$0.058
時間
246.3s
トークン
64,126 tok

#260 MiMo-V2.5

none
コスト
$0.007
時間
267.4s
トークン
25,283 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 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0
MiMo-V2.5 5.5 10.0 33.3% 0 3.24s 7,440 696 0

クイック比較

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