- 排名
- #134
- 总输出令牌
- 174,547
- 响应时间（平均）
- 4.32s
- 总成本
- $0.031
Mercury 2.5 (high) vs Qwen3.5-122B-A10B (medium)
Qwen3.5-122B-A10B (medium) 平均分领先，为 7.1 vs 7.1。 Mercury 2.5 (high) benchmark 成本更低，为 $0.031 vs $1.207。 Mercury 2.5 (high) 更快，为 4.32s vs 65.67s，通过率为 62.1% vs 71.2%。
已对比模型
- 排名
- #130
- 总输出令牌
- 487,519
- 响应时间（平均）
- 65.67s
- 总成本
- $1.207
推荐模型
Mercury 2.5 (high)
它的得分接近这里的最高分（7.1 vs 7.1），同时成本比Qwen3.5-122B-A10B (medium)低约 38.9 倍。
详细对比
| 指标 | Mercury 2.5 Mercury 2.5 high | Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.1 | 7.1 |
| 排名 | #134 | #130 |
| 可靠性 | 9.7 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 8.5 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 62.1% | 71.2% |
| 不稳定测试 | 4 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 0.259 | 8.446 |
| 总成本 | $0.031 | $1.207 |
| 输入价格 | $0.040 / 1M | $0.290 / 1M |
| 输出价格 | $0.150 / 1M | $2.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 120,068 | 124,780 |
| 输出令牌 | 3,402 | 47,694 |
| 推理令牌 | 171,145 | 439,825 |
| 响应时间（平均） | 4.32s | 65.67s |
| 响应时间（最大） | 23.63s | 519.30s |
| 响应时间（总计） | 95.06s | 1444.68s |
| 参数量 | ~100B | 122B 总计 (10B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#134 Mercury 2.5
high- 成本
- $0.001
- 时间
- 3.5s
- 令牌
- 2,447 tok
#130 Qwen3.5-122B-A10B
medium- 成本
- $0.019
- 时间
- 48.7s
- 令牌
- 6,034 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
| 反AI技巧 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.33s | 782 | 218 | 7,913 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.75s | 672 | 269 | 16,835 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 6.4 | 7.8 | 44.4% | 1 | 6.58s | 7,757 | 415 | 44,012 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 6.0 | 7.2 | 55.6% | 1 | 114.48s | 7,630 | 8,057 | 82,578 |
| 综合 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 16.00s | 91,255 | 1,478 | 62,200 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 313.55s | 97,886 | 18,373 | 203,450 |
| 数据解析与提取 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.08s | 8,355 | 557 | 9,430 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 23.41s | 7,782 | 270 | 16,558 |
| 领域专项 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 4.86s | 857 | 78 | 22,452 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 74.43s | 780 | 19,154 | 61,573 |
| 通用智能 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.69s | 528 | 93 | 3,609 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 3.4 | 2.2 | 33.3% | 1 | 34.11s | 344 | 66 | 7,592 |
| 指令遵循 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 934ms | 401 | 27 | 1,770 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.88s | 593 | 77 | 7,372 |
| 谜题求解 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 8.7 | 7.7 | 88.9% | 1 | 1.39s | 771 | 227 | 5,812 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.89s | 696 | 284 | 27,575 |
| 工具调用 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.06s | 9,130 | 283 | 4,484 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.60s | 8,193 | 322 | 1,226 |
| 常识问答 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercury 2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.48s | 232 | 26 | 9,463 | |
| Qwen3.5-122B-A10B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 52.87s | 204 | 822 | 15,066 |
快速对比
切换对比组合
Muse Glimmer 30BlowvsQwen3.5-122B-A10BmediumQwen3.5-122B-A10BmediumvsStep 3.7 FlashlowMercury 2.5highvsGrok 4.3mediumMercury 2.5highvsGPT-5.6 SolnoneQwen3.5-122B-A10BmediumvsSolar Pro 4highMercury 2.5highvsStep 3.7 FlashlowDeepSeek V3.2mediumvsMercury 2.5highMuse Glimmer 30BhighvsQwen3.5-122B-A10BmediumMercury 2.5highvsMuse Glimmer 30BlowMercury 2.5highvsGLM 5.1mediumMercury 2.5highvsGPT-5.5noneKAT-Coder-Pro V2.5highvsQwen3.5-122B-A10Bmedium