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Ember-1 vs Qwen3.6 35B A3B

Ember-1 平均分领先,为 5.4 vs 5.3。 Qwen3.6 35B A3B benchmark 成本更低,为 $0.105 vs $0.786。 Qwen3.6 35B A3B 更快,为 8.43s vs 22.65s,通过率为 43.5% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-13

已对比模型

排名
#375
总输出令牌
11,832
响应时间(平均)
22.65s
总成本
$0.786
排名
#382
总输出令牌
63,781
响应时间(平均)
8.43s
总成本
$0.105
推荐模型 Qwen3.6 35B A3B

它的得分接近这里的最高分(5.3 vs 5.4),同时成本比Ember-1低约 7.5 倍。

详细对比

指标 Ember-1 Ember-1 none 发布日期: 2026-09-28 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.4 5.3
排名 #375 #382
可靠性 8.8 10.0
一致性 8.6 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 43.5% 29.0%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 9.817 2.586
总成本 $0.786 $0.105
输入价格 $3.000 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $15.000 / 1M $1.000 / 1M
缓存读取价格 $0.300 / 1M $0.050 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 202,617 272,479
输出令牌 11,832 40,677
推理令牌 0 23,104
响应时间(平均) 22.65s 8.43s
响应时间(最大) 93.12s 65.61s
响应时间(总计) 520.91s 176.93s
参数量 ~2.8T 总计 (~104B 激活) 35B 总计 (3B 激活)
开放状态 闭源 开源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#375 Ember-1

none
成本
$0.156
时间
224.6s
令牌
10,555 tok

#382 Qwen3.6 35B A3B

none
成本
$0.008
时间
30.1s
令牌
6,317 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 5.5 10.0 33.3% 0 1.94s 7,485 393 0
Qwen3.6 35B A3B 5.5 10.0 33.3% 0 8.77s 7,911 960 10,201

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