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Mercury 2.5 (low) vs Qwen3 Coder Next

平均分几乎持平,为 5.1 vs 5.1Mercury 2.5 (low) benchmark 成本更低,为 $0.011 vs $0.026Mercury 2.5 (low) 更快,为 1.35s vs 8.63s,通过率为 39.4% vs 25.8%

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
#265
总输出令牌
33,719
响应时间(平均)
1.35s
总成本
$0.011
排名
#264
总输出令牌
11,808
响应时间(平均)
8.63s
总成本
$0.026
推荐模型 Mercury 2.5 (low)

它在这里得分最高(5.1),同时成本比Qwen3 Coder Next低约 2.4 倍。

详细对比

指标 Mercury 2.5 Mercury 2.5 low 发布日期: 2026-09-08 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none 发布日期: 2026-02-03
分数 5.1 5.1
排名 #265 #264
可靠性 9.8 10.0
一致性 8.1 9.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 39.4% 25.8%
不稳定测试 5 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.177 0.488
总成本 $0.011 $0.026
输入价格 $0.040 / 1M $0.120 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 138,020 134,227
输出令牌 6,083 11,808
推理令牌 27,636 0
响应时间(平均) 1.35s 8.63s
响应时间(最大) 7.48s 45.14s
响应时间(总计) 29.74s 146.72s
参数量 ~100B 80B 总计 (3B 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.

#265 Mercury 2.5

low
成本
$0.001
时间
2.4s
令牌
1,236 tok

#264 Qwen3 Coder Next

none
无效SVG
成本
$0.058
时间
246.3s
令牌
64,126 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 5.5 10.0 33.3% 0 972ms 7,909 521 2,269
Qwen3 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0

快速对比

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