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AI BENCHY
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Seed 2.1 Turbo (high) vs Qwen3.8 Max (0902) (high)

平均分几乎持平，为 8.9 vs 8.9。 Seed 2.1 Turbo (high) benchmark 成本更低，为 $1.797 vs $2.736。 Seed 2.1 Turbo (high) 更快，为 173.96s vs 185.56s，通过率为 78.8% vs 86.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-07

排名
#34
总输出令牌
697,731
响应时间（平均）
173.96s
总成本
$1.797
排名
#31
总输出令牌
419,443
响应时间（平均）
185.56s
总成本
$2.736
推荐模型 Seed 2.1 Turbo (high)

它在这里得分最高（8.9），同时成本比Qwen3.8 Max (0902) (high)低约 1.5 倍。

详细对比

指标 Seed 2.1 Turbo Seed 2.1 Turbo high 发布日期: 2026-08-12 Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) high 发布日期: 2026-09-07
分数 8.9 8.9
排名 #34 #31
可靠性 10.0 9.8
一致性 8.9 9.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 78.8% 86.4%
不稳定测试 3 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 11.230 16.089
总成本 $1.797 $2.736
输入价格 $0.500 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $2.500 / 1M $6.000 / 1M
总输入令牌 104,695 109,226
输出令牌 6,645 6,890
推理令牌 691,086 412,553
响应时间（平均） 173.96s 185.56s
响应时间（最大） 584.71s 912.78s
响应时间（总计） 3827.19s 4082.41s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 2.4T 总计 (~100B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#34 Seed 2.1 Turbo

high
成本
$0.058
时间
355.4s
令牌
23,053 tok

#31 Qwen3.8 Max (0902)

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 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 2.1 Turbo 10.0 10.0 100.0% 0 336.02s 8,220 370 194,578
Qwen3.8 Max (0902) 10.0 10.0 100.0% 0 253.22s 8,235 418 91,734

快速对比

切换对比组合

GPT-5.3-CodexmediumvsQwen3.8 Max (0902)highSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.3-CodexmediumGPT-5.5mediumvsQwen3.8 Max (0902)highGemini 3.5 FlashmediumvsQwen3.8 Max (0902)highSeed 2.1 TurbohighvsGemini 3.5 FlashlowSeed 2.1 TurbohighvsQwen3.8 MaxmediumSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.5mediumSeed 2.1 TurbohighvsGemini 3.5 FlashmediumSeed 2.1 TurbohighvsQwen3.8 Max (0902)mediumGemini 3.5 FlashlowvsQwen3.8 Max (0902)highSeed 2.1 TurbohighvsMuse Spark 1.3mediumClaude Opus 4.8mediumvsSeed 2.1 Turbohigh