- 排名
- #422
- 总输出令牌
- 118,380
- 响应时间（平均）
- 38.01s
- 总成本
- $0.000
Cobuddy (medium) vs LFM3-1.7B (default)
Cobuddy (medium) 平均分领先，为 4.4 vs 4.1。 Cobuddy (medium) benchmark 成本更低，为 $0.000 vs $0.084。 LFM3-1.7B (default) 更快，为 16.99s vs 38.01s，通过率为 43.5% vs 34.8%。
已对比模型
- 排名
- #430
- 总输出令牌
- 329,997
- 响应时间（平均）
- 16.99s
- 总成本
- $0.084
推荐模型
Cobuddy (medium)
它在本次比较中得分最高（4.4），并且在 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 | LFM3-1.7B LFM3-1.7B default 免费可用 |
|---|---|---|
| 分数 | 4.4 | 4.1 |
| 排名 | #422 | #430 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.3 | 8.2 |
| 尝试次数 | 66/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 43.5% | 34.8% |
| 不稳定测试 | 6 | 5 |
| 总运行次数 | 66 | 69 |
| 每个结果成本 | 0.000 | 1.672 |
| 总成本 | $0.000 | $0.084 |
| 输入价格 | $0.000 / 1M | $0.080 / 1M |
| 输出价格 | $0.000 / 1M | $0.200 / 1M |
| 缓存读取价格 | 不适用 | $0.020 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 37,449 | 219,830 |
| 输出令牌 | 1,677 | 5,711 |
| 推理令牌 | 116,703 | 324,286 |
| 响应时间（平均） | 38.01s | 16.99s |
| 响应时间（最大） | 309.02s | 56.52s |
| 响应时间（总计） | 798.15s | 390.77s |
| 参数量 | ~21B 总计 (~3B 激活) | 1.7B |
| 开放状态 | 闭源 | 权重可用 |
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.
#422 Cobuddy
medium
No endpoints found for baidu/cobuddy:free.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 0.1s
- 令牌
- 0 tok
#430 LiquidAI: LFM3-1.7B
default
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
- 成本
- $0.002
- 时间
- 23.3s
- 令牌
- 8,320 tok
类别细分
快速对比
切换对比组合
Cobuddymedium免费可用vsMercury 2noneLFM3-1.7Bdefault免费可用vsQwen3.5-9BmediumCobuddymedium免费可用vsGranite 4.2 8BnoneMercury 2.5nonevsLFM3-1.7Bdefault免费可用Trinity Large Previewdefault免费可用vsCobuddymedium免费可用Cobuddymedium免费可用vsKAT Coder AIR V2.5defaultCobuddymedium免费可用vsNemotron 3 Supernone免费可用LFM3-1.7Bdefault免费可用vsgpt-oss-120bnoneCobuddymedium免费可用vsRing 2.6 1tdefaultLFM3-1.7Bdefault免费可用vsGLM 4.7 FlashmediumCobuddymedium免费可用vsLing 2.6 FlashdefaultCobuddymedium免费可用vsgpt-oss-120bnone