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Gemma 4 31B vs Qwen3.6 Flash

平均分几乎持平，为 6.1 vs 6.1。 Gemma 4 31B benchmark 成本更低，为 $0.016 vs $0.062。 Qwen3.6 Flash 更快，为 3.73s vs 5.41s，通过率为 43.9% vs 34.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-08

已对比模型

排名
#201
总输出令牌
13,317
响应时间（平均）
5.41s
总成本
$0.016
排名
#200
总输出令牌
30,947
响应时间（平均）
3.73s
总成本
$0.062
推荐模型 Qwen3.6 Flash

它在本次比较中得分最高（6.1），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 Gemma 4 31B Gemma 4 31B none 发布日期: 2026-04-02 免费可用 Qwen3.6 Flash Qwen3.6 Flash none 发布日期: 2026-04-20
分数 6.1 6.1
排名 #201 #200
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 9.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 43.9% 34.9%
不稳定测试 1 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.366 0.935
总成本 $0.016 $0.062
输入价格 $0.090 / 1M $0.188 / 1M
输出价格 $0.340 / 1M $1.125 / 1M
总输入令牌 125,703 139,797
输出令牌 13,317 30,947
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 5.41s 3.73s
响应时间（最大） 29.95s 48.79s
响应时间（总计） 108.12s 81.95s
参数量 30.7B ~35B 总计 (~3B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#201 Gemma 4 31B

none
成本
$0.001
时间
12.8s
令牌
795 tok

#200 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
Gemma 4 31B 5.5 10.0 33.3% 0 11.19s 8,381 735 0
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

Trinity Large ThinkingmediumvsQwen3.6 FlashnoneTrinity Large ThinkingmediumvsGemma 4 31Bnone免费可用Qwen3.6 FlashnonevsInklinglowGemma 4 31Bnone免费可用vsInklinglowGemma 4 31Bnone免费可用vsQwen3.5-Flashmediumgpt-oss-120bmediumvsQwen3.6 FlashnoneGemma 4 31Bnone免费可用vsgpt-oss-120bmediumGemma 4 31Bnone免费可用vsQwen3.5-35B-A3BmediumGemini 3.1 Flash LiteminimalvsQwen3.6 FlashnoneTrinity Large ThinkinglowvsGemma 4 31Bnone免费可用Trinity Large ThinkinglowvsQwen3.6 FlashnoneGPT-5.6 LunalowvsQwen3.6 Flashnone