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Gemini 3.5 Flash (high) vs GPT-5.6 Terra (high)

平均分几乎持平,为 8.3 vs 8.3。 GPT-5.6 Terra (high) benchmark 成本更低,为 $0.698 vs $2.737。 GPT-5.6 Terra (high) 更快,为 13.62s vs 18.59s,通过率为 85.5% vs 69.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-02

已对比模型

排名
#77
总输出令牌
246,012
响应时间(平均)
18.59s
总成本
$2.737
排名
#76
总输出令牌
60,065
响应时间(平均)
13.62s
总成本
$0.698
推荐模型 GPT-5.6 Terra (high)

它在这里得分最高(8.3),同时成本比Gemini 3.5 Flash (high)低约 3.9 倍。

详细对比

指标 Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash high 发布日期: 2026-05-19 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra high 发布日期: 2026-07-09
分数 8.3 8.3
排名 #77 #76
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 9.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 85.5% 69.6%
不稳定测试 2 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 14.402 8.674
总成本 $2.737 $0.698
输入价格 $1.500 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $9.000 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.150 / 1M $0.200 / 1M
缓存写入价格 $0.084 / 1M $2.500 / 1M
总输入令牌 348,103 197,239
输出令牌 11,045 6,083
推理令牌 234,967 53,982
响应时间(平均) 18.59s 13.62s
响应时间(最大) 145.92s 91.49s
响应时间(总计) 427.52s 313.21s
参数量 ~500B 总计 (~20B 激活) ~1T 总计 (~60B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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.

#77 Gemini 3.5 Flash

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

#76 GPT-5.6 Terra

high
成本
$0.055
时间
30.2s
令牌
3,748 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-5.6 Terra 7.6 7.2 77.8% 1 9.14s 7,302 370 6,087

快速对比

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