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Gemini 4 Argon (low) vs GPT-5.6 Terra (high)

GPT-5.6 Terra (high) 平均分领先,为 8.3 vs 8.2。 Gemini 4 Argon (low) benchmark 成本更低,为 $0.438 vs $0.698。 Gemini 4 Argon (low) 更快,为 5.72s vs 13.62s,通过率为 79.7% vs 69.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-13

已对比模型

排名
#92
总输出令牌
6,097
响应时间(平均)
5.72s
总成本
$0.438
排名
#84
总输出令牌
60,065
响应时间(平均)
13.62s
总成本
$0.698
推荐模型 Gemini 4 Argon (low)

它的得分接近这里的最高分(8.2 vs 8.3),同时成本比GPT-5.6 Terra (high)低约 1.6 倍。

详细对比

指标 Gemini 4 Argon Gemini 4 Argon low 发布日期: 2026-10-13 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra high 发布日期: 2026-07-09
分数 8.2 8.3
排名 #92 #84
可靠性 9.8 10.0
一致性 7.9 9.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 79.7% 69.6%
不稳定测试 6 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.916 8.674
总成本 $0.438 $0.698
输入价格 $2.000 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $12.000 / 1M
缓存读取价格 $0.100 / 1M $0.200 / 1M
缓存写入价格 $0.188 / 1M $2.500 / 1M
总输入令牌 188,162 197,239
输出令牌 6,097 6,083
推理令牌 0 53,982
响应时间(平均) 5.72s 13.62s
响应时间(最大) 60.87s 91.49s
响应时间(总计) 131.67s 313.21s
参数量 ~1.2T 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.

#92 Gemini 4 Argon

low
成本
$0.064
时间
52.8s
令牌
6,454 tok

#84 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 4 Argon 10.0 10.0 100.0% 0 2.25s 8,448 498 0
GPT-5.6 Terra 7.6 7.2 77.8% 1 9.14s 7,302 370 6,087

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