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Mercury 2.5 (high) vs Beam 1.0 501B A23B (medium)

Beam 1.0 501B A23B (medium) 平均分领先,为 6.6 vs 6.5。 Mercury 2.5 (high) benchmark 成本更低,为 $0.044 vs $0.499。 Beam 1.0 501B A23B (medium) 更快,为 6.27s vs 7.62s,通过率为 59.4% vs 65.2%。

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
#225
总输出令牌
193,676
响应时间(平均)
7.62s
总成本
$0.044
排名
#220
总输出令牌
98,521
响应时间(平均)
6.27s
总成本
$0.499
推荐模型 Mercury 2.5 (high)

它的得分接近这里的最高分(6.5 vs 6.6),同时成本比Beam 1.0 501B A23B (medium)低约 11.5 倍。

详细对比

指标 Mercury 2.5 Mercury 2.5 high 发布日期: 2026-09-08 Beam 1.0 501B A23B Beam 1.0 501B A23B medium 发布日期: 2026-10-17
分数 6.5 6.6
排名 #225 #220
可靠性 9.8 10.0
一致性 8.7 9.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 59.4% 65.2%
不稳定测试 4 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.362 3.561
总成本 $0.044 $0.499
输入价格 $0.040 / 1M $1.000 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $3.000 / 1M
缓存读取价格 $0.004 / 1M $0.100 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 358,562 202,937
输出令牌 4,266 4,328
推理令牌 189,410 94,193
响应时间(平均) 7.62s 6.27s
响应时间(最大) 80.30s 31.55s
响应时间(总计) 175.36s 144.28s
参数量 ~100B 501B 总计 (23B 激活)
开放状态 闭源 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.

#225 Mercury 2.5

high
成本
$0.001
时间
3.5s
令牌
2,447 tok

#220 Beam 1.0 501B A23B

medium
成本
$0.005
时间
11.8s
令牌
4,267 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
Mercury 2.5 6.4 7.8 44.4% 1 6.58s 7,757 415 44,012
Beam 1.0 501B A23B 10.0 10.0 100.0% 0 11.81s 7,791 440 27,204

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