AI BENCHY
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#92

Elephant Alpha

Openrouter Lançamento: 2026-04-14 Testado em: 2026-04-22 12:55 openrouter/elephant-alpha::none
(medium) (none)

Resumo

Elephant Alpha marca 5.2 no AI BENCHY e fica em #92. Tem fiabilidade N/D, taxa de acerto de 31.5%, custo total de $0.000 e tempo médio de resposta de 1.23s.

O que torna Elephant Alpha único: O custo total do benchmark é invulgarmente baixo para este nível de pontuação. É notavelmente rápido em comparação com modelos semelhantes.

Modelo arquivado: este modelo não é mais atualizado nem testado em novos testes.

Consistência

9.6

Confiabilidade

N/D

Total de tokens de saída

2,573

Total de tokens de entrada

0

Preço de entrada

$0.000 / 1M

Preço de saída

$0.000 / 1M

Testes corretos

Testes errados: 13

Taxa de acerto por tentativa: 31.5%

Testes instáveis

1

Testes instáveis tiveram resultados mistos entre execuções (pelo menos um acerto e uma falha).

Tempo de resposta (médio)

1.23s

Tempo de resposta (máx.): 3.81s

Tempo de resposta (total): 22.16s

Geração showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#92 Elephant Alpha

none
Elephant Alpha was a stealth model revealed on April 21st as Ling-2.6-flash. Find it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash:free
Custo
$0.000
Tempo
0.1s
Tokens
0 tok

Histórico de execuções

Testado em Pontuação Confiabilidade Testes corretos Custo total Comparar
2026-06-04 14:27 Novo teste adicionado 5.1 N/D $0.000 Comparar
2026-05-22 00:40 Suite alterada 5.2 N/D $0.000 Comparar
2026-04-22 12:55 Primeira execução registrada 5.2 N/D $0.000 Execução atual

Comparação de execuções

ExecuçãoPontuaçãoConsistênciaConfiabilidadeTestes corretosTestes instáveisTotal de tokens de saídaTotal de tokens de entradaCusto totalTempo de resposta (médio)
2026-04-22 12:55 · Primeira execução registrada5.29.6N/D5/1812,5730$0.0001.23s
2026-06-04 14:27 · Novo teste adicionado5.19.7N/D5/2112,57333,743$0.0001.22s
Diferença+0.1-0.1000-33743$0.000+7ms

Estas duas execuções usaram suites de benchmark diferentes, então as diferenças refletem tanto mudanças do modelo quanto da suite.

Gráficos

Escolha o primeiro modelo e depois clique em um segundo modelo para abrir uma página lado a lado.

Total de tokens de saída

Pontuação vs Total de tokens de saída

Comparação rápida

Detalhamento por categoria

Categoria Pontuação Consistência Testes corretos
Truques anti-IA 6.6 10.0
Programação 6.4 3.3
Combinado 3.0 10.0
Análise e extração de dados 6.5 10.0
Específico do domínio 3.0 10.0
Inteligência geral 4.0 10.0
Seguimento de instruções 9.8 10.0
Resolução de quebra-cabeças 3.3 10.0
Chamada de ferramentas 3.0 10.0

Modelos comparados