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Granite 4.2 8B vs Qwen3 Coder Next (medium)

Qwen3 Coder Next (medium) 平均分领先,为 4.7 vs 4.4。 Granite 4.2 8B benchmark 成本更低,为 $0.037 vs $0.071。 Qwen3 Coder Next (medium) 更快,为 16.97s vs 84.66s,通过率为 15.9% vs 24.6%。

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
#380
总输出令牌
133,268
响应时间(平均)
84.66s
总成本
$0.037
排名
#363
总输出令牌
40,395
响应时间(平均)
16.97s
总成本
$0.071
推荐模型 Qwen3 Coder Next (medium)

它在这里得分最高(4.7),同时响应速度比Granite 4.2 8B快约 5.0 倍。

详细对比

指标 Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B none 发布日期: 2026-09-02 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium 发布日期: 2026-02-03
分数 4.4 4.7
排名 #380 #363
可靠性 9.1 10.0
一致性 9.3 8.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 15.9% 24.6%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.206 2.280
总成本 $0.037 $0.071
输入价格 $0.060 / 1M $0.120 / 1M
输出价格 $0.250 / 1M $0.800 / 1M
缓存读取价格 $0.015 / 1M $0.070 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 226,872 311,647
输出令牌 133,268 40,395
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 84.66s 16.97s
响应时间(最大) 747.17s 151.35s
响应时间(总计) 1947.17s 305.55s
参数量 8B 80B 总计 (3B 激活)
开放状态 开源 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.

#380 IBM: Granite 4.2 8B

none
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.2s
令牌
0 tok

#363 Qwen3 Coder Next

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
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 4.2 8B 5.5 10.0 33.3% 0 105.60s 8,358 47,944 0
Qwen3 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

切换对比组合