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Gemini 3.5 Flash (high) vs GPT-5.3-Codex (medium)

Gemini 3.5 Flash (high) 平均分领先,为 9.4 vs 8.9GPT-5.3-Codex (medium) benchmark 成本更低,为 $0.988 vs $2.011Gemini 3.5 Flash (high) 更快,为 15.46s vs 16.91s,通过率为 89.4% vs 83.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#6
总输出令牌
205,482
响应时间(平均)
15.46s
总成本
$2.011
排名
#22
总输出令牌
60,374
响应时间(平均)
16.91s
总成本
$0.988
推荐模型 GPT-5.3-Codex (medium)

它的得分接近这里的最高分(8.9 vs 9.4),同时成本比Gemini 3.5 Flash (high)低约 2.0 倍。

详细对比

指标 Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash high 发布日期: 2026-05-19 GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium 发布日期: 2026-02-05
分数 9.4 8.9
排名 #6 #22
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 89.4% 83.3%
不稳定测试 2 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 10.580 6.171
总成本 $2.011 $0.988
输入价格 $1.500 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $9.000 / 1M $14.000 / 1M
总输入令牌 107,146 81,187
输出令牌 8,777 6,258
推理令牌 196,705 54,116
响应时间(平均) 15.46s 16.91s
响应时间(最大) 145.92s 100.93s
响应时间(总计) 340.20s 372.03s
参数量 ~500B 总计 (~20B 激活) ~1.2T 总计 (~80B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#6 Gemini 3.5 Flash

high
成本
$0.208
时间
118.2s
令牌
23,158 tok

#22 GPT-5.3-Codex

medium
成本
$0.049
时间
54.9s
令牌
3,580 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
Gemini 3.5 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 22.96s 8,118 456 47,129
GPT-5.3-Codex 10.0 10.0 100.0% 0 19.50s 7,302 535 10,890

快速对比

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