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Mercury 2.5 vs Jev 1.13

Mercury 2.5 平均分领先,为 3.9 vs 3.2Jev 1.13 benchmark 成本更低,为 $0.003 vs $0.016Jev 1.13 更快,为 698ms vs 2.45s,通过率为 25.8% vs 27.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-18

已对比模型

排名
#318
总输出令牌
71,143
响应时间(平均)
2.45s
总成本
$0.016
排名
#328
总输出令牌
18,927
响应时间(平均)
698ms
总成本
$0.003
推荐模型 Mercury 2.5

它在本次比较中得分最高(3.9),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 Jev 1.13 Jev 1.13 none 发布日期: 2026-09-18
分数 3.9 3.2
排名 #318 #328
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.5 5.5
尝试次数 66/66 36/66
测试正确
尝试通过率 25.8% 27.3%
不稳定测试 7 0
总运行次数 66 36
每个结果成本 0.782 0.047
总成本 $0.016 $0.003
输入价格 $0.040 / 1M $0.042 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $0.000 / 1M
总输入令牌 123,740 67,092
输出令牌 71,143 18,927
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 2.45s 698ms
响应时间(最大) 36.48s 1.08s
响应时间(总计) 53.83s 8.38s
参数量 ~100B -
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#318 Mercury 2.5

none
成本
$0.001
时间
2.7s
令牌
2,749 tok

#328 Jev 1.13

none
此模型尚未生成任何展示结果。
成本
不适用
时间
-
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
Jev 1.13 2.2 6.7 0.0% 0 598ms 30,072 8,130 0

快速对比

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