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Seed 2.1 Turbo vs Qwen3.5-122B-A10B

Seed 2.1 Turbo 平均分领先,为 5.7 vs 5.7Seed 2.1 Turbo benchmark 成本更低,为 $0.092 vs $0.283Seed 2.1 Turbo 更快,为 6.85s vs 12.92s,通过率为 50.0% vs 33.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-12

排名
#187
总输出令牌
10,640
响应时间(平均)
6.85s
总成本
$0.092
排名
#192
总输出令牌
88,458
响应时间(平均)
12.92s
总成本
$0.283
推荐模型 Seed 2.1 Turbo

它在这里得分最高(5.7),同时成本比Qwen3.5-122B-A10B低约 3.1 倍。

详细对比

指标 Seed 2.1 Turbo Seed 2.1 Turbo none 发布日期: 2026-08-12 Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B none 发布日期: 2026-02-24
分数 5.7 5.7
排名 #187 #192
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 9.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 50.0% 33.3%
不稳定测试 3 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.014 4.182
总成本 $0.092 $0.283
输入价格 $0.500 / 1M $0.290 / 1M
输出价格 $2.500 / 1M $2.400 / 1M
总输入令牌 129,141 241,566
输出令牌 10,640 88,458
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 6.85s 12.92s
响应时间(最大) 55.92s 212.63s
响应时间(总计) 150.66s 284.21s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 122B 总计 (10B 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.

#187 Seed 2.1 Turbo

none
成本
$0.093
时间
517.1s
令牌
37,102 tok

#192 Qwen3.5-122B-A10B

none
成本
$0.016
时间
44.5s
令牌
6,431 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 4.5 7.9 22.2% 1 2.35s 8,211 608 0
Qwen3.5-122B-A10B 3.7 7.0 22.2% 1 2.77s 7,913 693 0

快速对比

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