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Seed-2.0-Lite vs Ling-3.0-flash (high)

Ling-3.0-flash (high) 平均分领先，为 6.4 vs 6.2。 Ling-3.0-flash (high) benchmark 成本更低，为 $0.021 vs $0.066。 Seed-2.0-Lite 更快，为 4.37s vs 13.70s，通过率为 40.9% vs 63.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-08

已对比模型

排名
#188
总输出令牌
14,744
响应时间（平均）
4.37s
总成本
$0.066
排名
#184
总输出令牌
299,456
响应时间（平均）
13.70s
总成本
$0.021
推荐模型 Seed-2.0-Lite

它的得分接近这里的最高分（6.2 vs 6.4），同时响应速度比Ling-3.0-flash (high)快约 3.1 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Lite Seed-2.0-Lite none 发布日期: 2026-02-14 Ling-3.0-flash Ling-3.0-flash high 发布日期: 2026-07-24
分数 6.2 6.4
排名 #188 #184
可靠性 10.0 9.8
一致性 8.9 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 40.9% 63.6%
不稳定测试 3 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.813 0.000
总成本 $0.066 $0.021
输入价格 $0.250 / 1M $0.021 / 1M
输出价格 $2.000 / 1M $0.063 / 1M
总输入令牌 142,206 132,044
输出令牌 14,744 92,135
推理令牌 0 207,321
响应时间（平均） 4.37s 13.70s
响应时间（最大） 44.58s 75.27s
响应时间（总计） 96.20s 287.75s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 124B 总计 (5.1B 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.

#188 Seed-2.0-Lite

none
成本
$0.005
时间
83.8s
令牌
2,311 tok

#184 Ling-3.0-flash

high
成本
$0.000
时间
30.7s
令牌
10,576 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-Lite 5.6 10.0 33.3% 0 2.83s 8,215 410 0
Ling-3.0-flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152

快速对比

切换对比组合

Seed-2.0-LitenonevsGemma 4 31Bmedium免费可用Seed-2.0-LitenonevsGPT-5.6 LunalowLing-3.0-flashhighvsMiMo-V2.5mediumLing-3.0-flashhighvsLongCat 2.0noneSeed-2.0-LitenonevsGemini 3.1 Flash LiteminimalSeed-2.0-LitenonevsQwen3.5-35B-A3BmediumDots 3 Note Previewlow免费可用vsLing-3.0-flashhighSeed-2.0-Litenonevsgpt-oss-120bmediumLing-3.0-flashhighvsQwen3.6 Max PreviewnoneSeed-2.0-LitenonevsQwen3.5-FlashmediumSeed-2.0-LitenonevsInklinglowGemini 3.1 Flash Lite PreviewnonevsLing-3.0-flashhigh