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

平均分几乎持平,为 9.1 vs 9.1。 Seed 2.1 Turbo (high) benchmark 成本更低,为 $1.892 vs $3.306。 Seed 2.1 Turbo (high) 更快,为 170.52s vs 186.06s,通过率为 79.7% vs 87.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#43
总输出令牌
707,320
响应时间(平均)
170.52s
总成本
$1.892
排名
#37
总输出令牌
441,352
响应时间(平均)
186.06s
总成本
$3.306
推荐模型 Seed 2.1 Turbo (high)

它在这里得分最高(9.1),同时成本比Qwen3.8 Max (0902) (high)低约 1.7 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 9.1 9.1
排名 #43 #37
可靠性 10.0 9.8
一致性 9.0 9.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 79.7% 87.0%
不稳定测试 3 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 11.129 18.364
总成本 $1.892 $3.306
输入价格 $0.500 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $2.500 / 1M $6.000 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.250 / 1M
缓存写入价格 不适用 $2.500 / 1M
总输入令牌 246,954 328,637
输出令牌 8,378 8,619
推理令牌 698,942 432,733
响应时间(平均) 170.52s 186.06s
响应时间(最大) 584.71s 912.78s
响应时间(总计) 3922.04s 4279.49s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 2.4T 总计 (~100B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#43 Seed 2.1 Turbo

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

#37 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

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