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AI BENCHY
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Seed 2.1 Turbo (medium) vs Qwen3.8 27B (high)

平均分几乎持平,为 8.4 vs 8.4。 未测量本地硬件成本,因此无法进行成本比较。 Qwen3.8 27B (high) 更快,为 167.89s vs 193.59s,通过率为 78.8% vs 77.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-15

排名
#43
总输出令牌
759,191
响应时间(平均)
193.59s
总成本
$1.951
排名
#42
总输出令牌
656,635
响应时间(平均)
167.89s
总成本
不适用
推荐模型 Seed 2.1 Turbo (medium)

它在本次比较中得分最高(8.4),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Seed 2.1 Turbo Seed 2.1 Turbo medium 发布日期: 2026-08-12 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high 发布日期: 2026-08-14
分数 8.4 8.4
排名 #43 #42
可靠性 10.0 9.6
一致性 8.2 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 78.8% 77.3%
不稳定测试 5 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 13.002 不适用
总成本 $1.951 不适用
输入价格 $0.500 / 1M 不适用
输出价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 104,433 100,179
输出令牌 6,511 904
推理令牌 752,680 655,731
响应时间(平均) 193.59s 167.89s
响应时间(最大) 885.33s 640.85s
响应时间(总计) 4258.98s 3693.54s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 27.3B
开放状态 闭源 权重可用

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

medium
成本
$0.099
时间
583.9s
令牌
39,514 tok

#42 Qwen3.8 27B

high
成本
不适用
时间
270.1s
令牌
18,963 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 8.2 7.2 88.9% 1 354.87s 8,220 384 205,892
Qwen3.8 27B 8.1 7.0 88.9% 1 248.62s 8,235 346 143,335

快速对比

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