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AI BENCHY
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Seed-2.0-Code vs Qwen3.6 35B A3B

平均分几乎持平，为 5.3 vs 5.3。 Qwen3.6 35B A3B benchmark 成本更低，为 $0.062 vs $0.151。 Qwen3.6 35B A3B 更快，为 5.52s vs 14.67s，通过率为 34.9% vs 31.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-12

排名
#219
总输出令牌
23,432
响应时间（平均）
14.67s
总成本
$0.151
排名
#216
总输出令牌
46,957
响应时间（平均）
5.52s
总成本
$0.062
推荐模型 Qwen3.6 35B A3B

它在这里得分最高（5.3），同时成本比Seed-2.0-Code低约 2.5 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code none 发布日期: 2026-08-12 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.3 5.3
排名 #219 #216
可靠性 6.7 10.0
一致性 8.1 7.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 34.9% 31.8%
不稳定测试 5 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.503 1.496
总成本 $0.151 $0.062
输入价格 $0.500 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $1.000 / 1M
总输入令牌 159,740 93,979
输出令牌 23,432 46,957
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 14.67s 5.52s
响应时间（最大） 132.84s 39.54s
响应时间（总计） 322.75s 110.40s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 35B 总计 (3B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#219 Seed-2.0-Code

none
成本
$0.030
时间
140.6s
令牌
9,924 tok

#216 Qwen3.6 35B A3B

none
成本
$0.008
时间
30.1s
令牌
6,317 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

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间（平均） 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Seed-2.0-Code 3.6 9.8 0.0% 0 13.42s 7,230 505 0
Qwen3.6 35B A3B 5.5 10.0 33.3% 0 8.77s 7,911 11,161 0

快速对比

切换对比组合

Laguna S 2.1high免费可用vsQwen3.6 35B A3BnoneKAT-Coder-Air V2.5lowvsQwen3.6 35B A3BnoneLaguna S 2.1medium免费可用vsQwen3.6 35B A3BnoneSeed-2.0-CodenonevsLaguna S 2.1high免费可用Seed-2.0-CodenonevsNemotron 3.5 Lightningmedium免费可用Seed-2.0-CodenonevsKAT-Coder-Air V2.5lowSeed-2.0-CodenonevsLaguna S 2.1medium免费可用Seed-2.0-CodenonevsMistral Small 4mediumNemotron 3.5 Lightningmedium免费可用vsQwen3.6 35B A3BnoneMistral Small 4mediumvsQwen3.6 35B A3BnoneSeed-2.0-CodenonevsMiniMax M2.7mediumNemotron 3.5 Lightninghigh免费可用vsQwen3.6 35B A3Bnone