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AI BENCHY
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Seed-2.0-Code vs Qwen3 Coder Next

Seed-2.0-Code 平均分领先，为 5.3 vs 5.1。 Qwen3 Coder Next benchmark 成本更低，为 $0.026 vs $0.151。 Qwen3 Coder Next 更快，为 9.12s vs 14.67s，通过率为 34.9% vs 25.8%。

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
#223
总输出令牌
11,808
响应时间（平均）
9.12s
总成本
$0.026
推荐模型 Qwen3 Coder Next

它的得分接近这里的最高分（5.1 vs 5.3），同时成本比Seed-2.0-Code低约 5.9 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code none 发布日期: 2026-08-12 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none 发布日期: 2026-02-03
分数 5.3 5.1
排名 #219 #223
可靠性 6.7 10.0
一致性 8.1 9.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 34.9% 25.8%
不稳定测试 5 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.503 0.488
总成本 $0.151 $0.026
输入价格 $0.500 / 1M $0.120 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 159,740 134,218
输出令牌 23,432 11,808
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 14.67s 9.12s
响应时间（最大） 132.84s 45.14s
响应时间（总计） 322.75s 145.94s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 80B 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

#223 Qwen3 Coder Next

none
无效SVG
成本
$0.058
时间
246.3s
令牌
64,126 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 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0

快速对比

切换对比组合

Nemotron 3.5 Lightningmedium免费可用vsQwen3 Coder NextnoneMistral Small 4mediumvsQwen3 Coder NextnoneSeed-2.0-CodenonevsLaguna S 2.1high免费可用MiniMax M2.7mediumvsQwen3 Coder NextnoneSeed-2.0-CodenonevsNemotron 3.5 Lightningmedium免费可用Seed-2.0-CodenonevsKAT-Coder-Air V2.5lowLaguna S 2.1low免费可用vsQwen3 Coder NextnoneSeed-2.0-CodenonevsLaguna S 2.1medium免费可用Seed-2.0-CodenonevsMistral Small 4mediumLaguna S 2.1high免费可用vsQwen3 Coder NextnoneSeed-2.0-CodenonevsMiniMax M2.7mediumKAT-Coder-Air V2.5lowvsQwen3 Coder Nextnone