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Gemini 3.5 Flash (high) vs Qwen3.6 Flash

Gemini 3.5 Flash (high) 平均分领先，为 9.5 vs 6.1。 Qwen3.6 Flash benchmark 成本更低，为 $0.062 vs $1.976。 Qwen3.6 Flash 更快，为 3.74s vs 15.07s，通过率为 93.9% vs 34.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-07-25

排名
#4
总输出令牌
201,677
响应时间（平均）
15.07s
总成本
$1.976
排名
#135
总输出令牌
30,947
响应时间（平均）
3.74s
总成本
$0.062
推荐模型 Gemini 3.5 Flash (high)

它在本次比较中得分最高（9.5），并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash high 发布日期: 2026-05-19 Qwen3.6 Flash Qwen3.6 Flash none 发布日期: 2026-04-20
分数 9.5 6.1
排名 #4 #135
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 9.6
测试正确
尝试通过率 93.9% 34.9%
不稳定测试 2 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 9.879 0.935
总成本 $1.976 $0.062
输入价格 $1.500 / 1M $0.188 / 1M
输出价格 $9.000 / 1M $1.125 / 1M
总输入令牌 107,137 139,788
输出令牌 8,777 30,947
推理令牌 192,900 0
响应时间（平均） 15.07s 3.74s
响应时间（最大） 145.92s 48.79s
响应时间（总计） 331.48s 82.38s

Hamster playing table tennis

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

#4 Gemini 3.5 Flash

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

#135 Qwen3.6 Flash

none
成本
$0.005
时间
20.1s
令牌
4,211 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
Qwen3.6 Flash 5.4 10.0 33.3% 0 1.79s 6,488 889 0

快速对比

切换对比组合

Gemini 3.5 FlashhighvsGPT-5.6 SollowQwen3.6 FlashnonevsInklinglowgpt-oss-120bmediumvsQwen3.6 FlashnoneGPT-5 NanomediumvsQwen3.6 FlashnoneGemini 3.1 Flash LiteminimalvsQwen3.6 FlashnoneQwen3.6 FlashnonevsStep 3.5 FlashmediumGPT-5.6 LunalowvsQwen3.6 FlashnoneGemini 3.5 FlashhighvsGPT-5.6 SolmediumGemma 4 31Bmedium免费可用vsQwen3.6 FlashnoneGemini 3.5 FlashhighvsGPT-5.5lowNorth Mini Codemedium免费可用vsQwen3.6 FlashnoneRing-2.6-1TmediumvsQwen3.6 Flashnone