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Gemini 3.5 Flash vs Beam 1.0 501B A23B (high)

平均分几乎持平,为 6.1 vs 6.1。 Beam 1.0 501B A23B (high) benchmark 成本更低,为 $0.674 vs $1.752。 Beam 1.0 501B A23B (high) 更快,为 9.03s vs 14.13s,通过率为 68.1% vs 59.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-17

已对比模型

排名
#265
总输出令牌
153,595
响应时间(平均)
14.13s
总成本
$1.752
排名
#266
总输出令牌
147,207
响应时间(平均)
9.03s
总成本
$0.674
推荐模型 Beam 1.0 501B A23B (high)

它在这里得分最高(6.1),同时成本比Gemini 3.5 Flash低约 2.6 倍。

详细对比

指标 Gemini 3.5 Flash Gemini 3.5 Flash none 发布日期: 2026-05-19 Beam 1.0 501B A23B Beam 1.0 501B A23B high 发布日期: 2026-10-17
分数 6.1 6.1
排名 #265 #266
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 8.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 68.1% 59.4%
不稳定测试 4 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 12.511 6.126
总成本 $1.752 $0.674
输入价格 $1.500 / 1M $1.000 / 1M
输出价格 $9.000 / 1M $3.000 / 1M
缓存读取价格 $0.150 / 1M $0.100 / 1M
缓存写入价格 $0.084 / 1M 不适用
总输入令牌 246,061 232,218
输出令牌 3,828 4,944
推理令牌 149,767 142,263
响应时间(平均) 14.13s 9.03s
响应时间(最大) 85.26s 36.04s
响应时间(总计) 268.55s 207.67s
参数量 ~500B 总计 (~20B 激活) 501B 总计 (23B 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.

#265 Gemini 3.5 Flash

none
成本
$0.225
时间
125.5s
令牌
25,004 tok

#266 Beam 1.0 501B A23B

high
成本
$0.008
时间
15.6s
令牌
6,162 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 8.8 7.8 88.9% 1 34.69s 8,122 456 75,471
Beam 1.0 501B A23B 8.4 7.4 88.9% 1 21.05s 7,800 559 44,608

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