- 排名
- #267
- 总输出令牌
- 42,099
- 响应时间（平均）
- 17.89s
- 总成本
- $0.054
DeepSeek V3.2 vs Ling-2.6-flash
DeepSeek V3.2 平均分领先，为 5.0 vs 4.9。 Ling-2.6-flash benchmark 成本更低，为 $0.002 vs $0.054。 Ling-2.6-flash 更快，为 10.71s vs 17.89s，通过率为 36.4% vs 30.3%。
- 排名
- #271
- 总输出令牌
- 14,903
- 响应时间（平均）
- 10.71s
- 总成本
- $0.002
推荐模型
Ling-2.6-flash
它的得分接近这里的最高分（4.9 vs 5.0），同时成本比DeepSeek V3.2低约 33.6 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none | Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none |
|---|---|---|
| 分数 | 5.0 | 4.9 |
| 排名 | #267 | #271 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.6 |
| 一致性 | 8.1 | 9.3 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 36.4% | 30.3% |
| 不稳定测试 | 5 | 2 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.870 | 0.024 |
| 总成本 | $0.054 | $0.002 |
| 输入价格 | $0.269 / 1M | $0.010 / 1M |
| 输出价格 | $0.400 / 1M | $0.030 / 1M |
| 总输入令牌 | 135,831 | 114,384 |
| 输出令牌 | 42,099 | 14,903 |
| 推理令牌 | 0 | 0 |
| 响应时间（平均） | 17.89s | 10.71s |
| 响应时间（最大） | 115.89s | 36.03s |
| 响应时间（总计） | 393.53s | 214.28s |
| 参数量 | 671B 总计 (37B 激活) | 104B 总计 (7.4B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#267 DeepSeek V3.2
none- 成本
- $0.002
- 时间
- 7.0s
- 令牌
- 1,046 tok
#271 Ling-2.6-flash
none
Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash
- 成本
- $0.000
- 时间
- 0.0s
- 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
| 反AI技巧 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 3.2 | 8.0 | 8.3% | 1 | 9.35s | 494 | 1,073 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 6.8 | 8.1 | 58.3% | 1 | 11.81s | 726 | 573 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 3.1 | 6.9 | 11.1% | 1 | 14.54s | 7,279 | 4,528 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 11.21s | 813 | 381 | 0 |
| 综合 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 4.8 | 10.0 | 0.0% | 0 | 113.53s | 109,626 | 33,819 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 35.69s | 94,475 | 13,094 | 0 |
| 数据解析与提取 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 6.3 | 5.8 | 66.7% | 1 | 9.42s | 7,890 | 1,710 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 8.48s | 8,004 | 246 | 0 |
| 领域专项 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.48s | 675 | 23 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.20s | 819 | 24 | 0 |
| 通用智能 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 4.7 | 1.6 | 66.7% | 1 | 9.32s | 314 | 43 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 4.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.45s | 540 | 109 | 0 |
| 指令遵循 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.52s | 627 | 66 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.52s | 732 | 81 | 0 |
| 谜题求解 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 6.91s | 424 | 298 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 6.51s | 729 | 151 | 0 |
| 工具调用 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.85s | 8,319 | 522 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 18.80s | 7,324 | 229 | 0 |
| 常识问答 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.23s | 183 | 17 | 0 | |
| Ling-2.6-flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.06s | 222 | 15 | 0 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用DeepSeek V3.2nonevsMercury 2.5 PreviewlowDeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7mediumLing-2.6-flashnonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Trinity Large ThinkinghighvsLing-2.6-flashnoneLing-2.6-flashnonevsLaguna S 2.1low免费可用DeepSeek V3.2nonevsGranite 4.2 8BlowDeepSeek V3.2nonevsMistral Small 4mediumDeepSeek V3.2nonevsNemotron 3.5 Lightningmedium免费可用Mercury 2.5 PreviewlowvsLing-2.6-flashnoneLing-2.6-flashnonevsMiniMax M2.7mediumDeepSeek V3.2nonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用