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Gemini 3.5 Flash (high) vs GPT-6.1 Sol (max)

GPT-6.1 Sol (max) 平均分领先,为 9.9 vs 9.4。 GPT-6.1 Sol (max) benchmark 成本更低,为 $0.740 vs $2.011。 Gemini 3.5 Flash (high) 更快,为 15.46s vs 61.16s,通过率为 89.4% vs 95.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-29

已对比模型

排名
#17
总输出令牌
205,482
响应时间(平均)
15.46s
总成本
$2.011
排名
#4
总输出令牌
58,145
响应时间(平均)
61.16s
总成本
$0.740
推荐模型 GPT-6.1 Sol (max)

它在这里得分最高(9.9),同时成本比Gemini 3.5 Flash (high)低约 2.7 倍。

详细对比

指标 Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash high 发布日期: 2026-05-19 GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Sol max 发布日期: 2026-09-29
分数 9.4 9.9
排名 #17 #4
可靠性 10.0 9.6
一致性 9.3 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 89.4% 95.5%
不稳定测试 2 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 10.580 3.523
总成本 $2.011 $0.740
输入价格 $1.500 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $9.000 / 1M $10.000 / 1M
总输入令牌 107,146 79,136
输出令牌 8,777 4,913
推理令牌 196,705 53,232
响应时间(平均) 15.46s 61.16s
响应时间(最大) 145.92s 960.01s
响应时间(总计) 340.20s 1345.41s
参数量 ~500B 总计 (~20B 激活) ~2T 总计 (~150B 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.

#17 Gemini 3.5 Flash

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

#4 GPT-6.1 Sol

max
成本
$0.272
时间
584.0s
令牌
27,273 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-6.1 Sol 10.0 10.0 100.0% 0 13.57s 7,302 398 7,668

快速对比

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