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Ember-1 (max) vs Qwen3.5-35B-A3B

平均分几乎持平,为 5.9 vs 5.9。 Qwen3.5-35B-A3B benchmark 成本更低,为 $0.135 vs $2.792。 Qwen3.5-35B-A3B 更快,为 12.73s vs 98.92s,通过率为 57.6% vs 39.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-28

已对比模型

排名
#248
总输出令牌
180,806
响应时间(平均)
98.92s
总成本
$2.792
排名
#244
总输出令牌
86,616
响应时间(平均)
12.73s
总成本
$0.135
推荐模型 Qwen3.5-35B-A3B

它在这里得分最高(5.9),同时成本比Ember-1 (max)低约 20.8 倍。

详细对比

指标 Ember-1 Ember-1 max 发布日期: 2026-09-28 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B none 发布日期: 2026-02-24
分数 5.9 5.9
排名 #248 #244
可靠性 7.5 10.0
一致性 7.7 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 57.6% 39.4%
不稳定测试 6 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 27.915 1.841
总成本 $2.792 $0.135
输入价格 $3.000 / 1M $0.163 / 1M
输出价格 $15.000 / 1M $1.300 / 1M
总输入令牌 26,449 134,530
输出令牌 4,183 86,616
推理令牌 176,623 0
响应时间(平均) 98.92s 12.73s
响应时间(最大) 587.08s 209.15s
响应时间(总计) 2176.20s 279.97s
参数量 ~2.8T 总计 (~104B 激活) 35B 总计 (3B 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.

#248 Ember-1

max
成本
$0.163
时间
229.4s
令牌
11,002 tok

#244 Qwen3.5-35B-A3B

none
成本
$0.005
时间
28.4s
令牌
4,518 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
Ember-1 5.2 4.4 55.6% 2 105.09s 3,362 1,149 27,957
Qwen3.5-35B-A3B 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,808 571 0

快速对比

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