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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 $0.061 vs $0.151。 Qwen3.6 35B A3B 更快,为 5.57s vs 14.67s,通过率为 36.4% vs 28.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-24

已对比模型

排名
#288
总输出令牌
23,433
响应时间(平均)
14.67s
总成本
$0.151
排名
#291
总输出令牌
45,905
响应时间(平均)
5.57s
总成本
$0.061
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 #288 #291
可靠性 8.6 10.0
一致性 8.1 8.1
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 36.4% 28.8%
不稳定测试 5 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.503 1.470
总成本 $0.151 $0.061
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 159,749 93,990
输出令牌 23,433 45,905
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 14.67s 5.57s
响应时间(最大) 132.84s 39.54s
响应时间(总计) 322.71s 111.32s
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.

#288 Seed-2.0-Code

none
成本
$0.030
时间
140.6s
令牌
9,924 tok

#291 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

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