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Granite 4.1 8B vs Qwen3 Coder Next (medium)

Qwen3 Coder Next (medium) 平均分领先,为 4.7 vs 4.0Granite 4.1 8B benchmark 成本更低,为 $0.007 vs $0.032Granite 4.1 8B 更快,为 1.45s vs 9.61s,通过率为 9.1% vs 27.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-28

排名
#224
总输出令牌
5,996
响应时间(平均)
1.45s
总成本
$0.007
排名
#209
总输出令牌
19,069
响应时间(平均)
9.61s
总成本
$0.032
推荐模型 Qwen3 Coder Next (medium)

它在本次比较中得分最高(4.7),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 Granite 4.1 8B Granite 4.1 8B none 发布日期: 2026-05-01 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium 发布日期: 2026-02-03
分数 4.0 4.7
排名 #224 #209
可靠性 10.0 10.0
一致性 10.0 9.0
测试正确
尝试通过率 9.1% 27.3%
不稳定测试 0 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.315 0.793
总成本 $0.007 $0.032
输入价格 $0.050 / 1M $0.110 / 1M
输出价格 $0.100 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 113,827 148,194
输出令牌 5,996 19,069
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 1.45s 9.61s
响应时间(最大) 16.67s 81.80s
响应时间(总计) 31.96s 153.69s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#224 IBM: Granite 4.1 8B

none
成本
$0.001
时间
3.2s
令牌
491 tok

#209 Qwen3 Coder Next

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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
Granite 4.1 8B 4.5 10.0 0.0% 0 775ms 8,344 525 0
Qwen3 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

快速对比

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