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Seed 2.1 Turbo (high) vs Pareto

平均分几乎持平，为 8.9 vs 8.9。 Pareto benchmark 成本更低，为 $1.172 vs $1.797。 Pareto 更快，为 31.51s vs 173.96s，通过率为 78.8% vs 86.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-18

已对比模型

排名
#35
总输出令牌
697,731
响应时间（平均）
173.96s
总成本
$1.797
排名
#34
总输出令牌
119,230
响应时间（平均）
31.51s
总成本
$1.172
推荐模型 Pareto

它在这里得分最高（8.9），同时成本比Seed 2.1 Turbo (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 Pareto Pareto none 发布日期: 2026-09-18
分数 8.9 8.9
排名 #35 #34
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 9.2
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 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 11.230 6.506
总成本 $1.797 $1.172
输入价格 $0.500 / 1M $2.500 / 1M
输出价格 $2.500 / 1M $7.500 / 1M
总输入令牌 104,695 110,734
输出令牌 6,645 119,230
推理令牌 691,086 0
响应时间（平均） 173.96s 31.51s
响应时间（最大） 584.71s 143.33s
响应时间（总计） 3827.19s 693.29s
参数量 ~200B 总计 (~20B 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.

#35 Seed 2.1 Turbo

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

#34 Pareto

none
成本
$0.034
时间
170.7s
令牌
4,581 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
Pareto 10.0 10.0 100.0% 0 50.12s 7,471 1,949 0

快速对比

切换对比组合

Muse Spark 1.3highvsParetononeGPT-5.3-CodexmediumvsParetononeSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.3-CodexmediumQwen3.8 Max (0902)highvsParetononeParetononevsGrok 4.5highSeed 2.1 TurbohighvsGemini 3.5 FlashlowGemini 3.5 FlashlowvsParetononeQwen3.8 MaxmediumvsParetononeSeed 2.1 TurbohighvsQwen3.8 MaxmediumGPT-5.5mediumvsParetononeSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.5mediumGemini 3.5 FlashmediumvsParetonone