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AI BENCHY
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Gemini 3.8 Flash (low) vs Qwen3.7 Max

平均分几乎持平,为 7.5 vs 7.4Qwen3.7 Max benchmark 成本更低,为 $0.197 vs $0.239Qwen3.7 Max 更快,为 4.56s vs 4.83s,通过率为 81.8% vs 68.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-02

排名
#99
总输出令牌
41,324
响应时间(平均)
4.83s
总成本
$0.239
排名
#101
总输出令牌
12,446
响应时间(平均)
4.56s
总成本
$0.197
推荐模型 Qwen3.7 Max

它在本次比较中得分最高(7.4),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 3.8 Flash Gemini 3.8 Flash low 发布日期: 2026-09-02 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22
分数 7.5 7.4
排名 #99 #101
可靠性 10.0 9.9
一致性 8.5 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 81.8% 68.2%
不稳定测试 4 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.493 1.581
总成本 $0.239 $0.197
输入价格 $0.750 / 1M $1.475 / 1M
输出价格 $3.750 / 1M $4.425 / 1M
总输入令牌 111,773 95,992
输出令牌 8,035 12,446
推理令牌 33,289 0
响应时间(平均) 4.83s 4.56s
响应时间(最大) 35.14s 72.30s
响应时间(总计) 106.18s 100.30s
参数量 ~500B 总计 (~20B 激活) ~1T 总计 (~40B 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.

#99 Gemini 3.8 Flash

low
成本
$0.030
时间
45.8s
令牌
8,023 tok

#101 Qwen3.7 Max

none
成本
$0.046
时间
195.0s
令牌
12,171 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 3.8 Flash 5.4 7.2 44.4% 1 4.31s 8,118 449 5,706
Qwen3.7 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0

快速对比

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