- 排名
- #337
- 总输出令牌
- 118,380
- 响应时间（平均）
- 38.01s
- 总成本
- $0.000
Cobuddy (medium) vs Kev 4B
Cobuddy (medium) 平均分领先，为 4.4 vs 2.4。 Cobuddy (medium) benchmark 成本更低，为 $0.000 vs $0.002。 Kev 4B 更快，为 5.63s vs 38.01s，通过率为 43.5% vs 15.9%。
已对比模型
- 排名
- #376
- 总输出令牌
- 28,061
- 响应时间（平均）
- 5.63s
- 总成本
- $0.002
推荐模型
Cobuddy (medium)
它在本次比较中得分最高（4.4），并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。
详细对比
| 指标 | Cobuddy Cobuddy medium 免费可用 | Kev 4B Kev 4B none |
|---|---|---|
| 分数 | 4.4 | 2.4 |
| 排名 | #337 | #376 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.3 | 4.9 |
| 尝试次数 | 66/69 | 36/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 43.5% | 15.9% |
| 不稳定测试 | 6 | 1 |
| 总运行次数 | 66 | 36 |
| 每个结果成本 | 0.000 | 0.060 |
| 总成本 | $0.000 | $0.002 |
| 输入价格 | $0.000 / 1M | $0.042 / 1M |
| 输出价格 | $0.000 / 1M | $0.000 / 1M |
| 缓存读取价格 | 不适用 | 不适用 |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 37,449 | 42,804 |
| 输出令牌 | 1,677 | 28,061 |
| 推理令牌 | 116,703 | 0 |
| 响应时间（平均） | 38.01s | 5.63s |
| 响应时间（最大） | 309.02s | 17.79s |
| 响应时间（总计） | 798.15s | 67.61s |
| 参数量 | ~21B 总计 (~3B 激活) | 4B |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词；写入会存储提示词，可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#337 Cobuddy
medium
No endpoints found for baidu/cobuddy:free.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 0.1s
- 令牌
- 0 tok
#376 Jared Palmer: Kev 4B
none
此模型尚未生成任何展示结果。
- 成本
- 不适用
- 时间
- -
- 令牌
- 0 tok
按分数排名的模型
分数 vs 总成本
响应时间（平均）
分数 vs 响应时间（平均）
总输出令牌
分数 vs 总输出令牌
类别细分
快速对比
切换对比组合
Cobuddymedium免费可用vsMercury 2noneCobuddymedium免费可用vsGranite 4.2 8BnoneTrinity Large Previewnone免费可用vsCobuddymedium免费可用Cobuddymedium免费可用vsKAT Coder AIR V2.5noneCobuddymedium免费可用vsNemotron 3 Supernone免费可用Cobuddymedium免费可用vsRing 2.6 1tnoneCobuddymedium免费可用vsLing 2.6 FlashnoneCobuddymedium免费可用vsgpt-oss-120bnoneCobuddymedium免费可用vsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Cobuddymedium免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用Cobuddymedium免费可用vsMercury 2.5noneCobuddymedium免费可用vsGPT-5.4 Nanonone