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Mercury 2.5 vs Qwen3 Coder Next (medium)

Qwen3 Coder Next (medium) 平均分领先,为 4.6 vs 3.9Mercury 2.5 benchmark 成本更低,为 $0.016 vs $0.034Mercury 2.5 更快,为 2.45s vs 9.07s,通过率为 25.8% 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
#312
总输出令牌
71,143
响应时间(平均)
2.45s
总成本
$0.016
排名
#294
总输出令牌
19,069
响应时间(平均)
9.07s
总成本
$0.034
推荐模型 Qwen3 Coder Next (medium)

它在本次比较中得分最高(4.6),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 Mercury 2.5 Mercury 2.5 none 发布日期: 2026-09-08 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium 发布日期: 2026-02-03
分数 3.9 4.6
排名 #312 #294
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.5 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 25.8% 25.8%
不稳定测试 7 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.782 1.058
总成本 $0.016 $0.034
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 123,740 148,203
输出令牌 71,143 19,069
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 2.45s 9.07s
响应时间(最大) 36.48s 81.80s
响应时间(总计) 53.83s 154.19s
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.

#312 Mercury 2.5

none
成本
$0.001
时间
2.7s
令牌
2,749 tok

#294 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
Mercury 2.5 3.7 7.0 22.2% 1 12.50s 7,888 61,297 0
Qwen3 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

快速对比

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