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Mercury 2.5 Preview (low) vs Laguna S 2.1 (low)

平均分几乎持平，为 5.0 vs 5.0。 Mercury 2.5 Preview (low) benchmark 成本更低，为 $0.011 vs $0.082。 Mercury 2.5 Preview (low) 更快，为 1.31s vs 85.34s，通过率为 47.0% vs 22.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-02

排名
#254
总输出令牌
31,975
响应时间（平均）
1.31s
总成本
$0.011
排名
#255
总输出令牌
451,708
响应时间（平均）
85.34s
总成本
$0.082
推荐模型 Mercury 2.5 Preview (low)

它在这里得分最高（5.0），同时成本比Laguna S 2.1 (low)低约 8.0 倍。

详细对比

指标 Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview low 发布日期: 2026-09-02 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 5.0 5.0
排名 #254 #255
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.0 8.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 22.7%
不稳定测试 8 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.169 3.022
总成本 $0.011 $0.082
输入价格 $0.040 / 1M $0.090 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $0.180 / 1M
总输入令牌 133,525 118,752
输出令牌 7,259 67,823
推理令牌 24,716 383,885
响应时间（平均） 1.31s 85.34s
响应时间（最大） 7.29s 814.73s
响应时间（总计） 28.77s 1877.49s
参数量 ~100B 118B 总计 (8B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#254 Mercury 2.5 Preview

low
成本
$0.001
时间
1.5s
令牌
1,169 tok

#255 Laguna S 2.1

low
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
1,314 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 Preview 5.5 10.0 33.3% 0 972ms 7,794 695 2,263
Laguna S 2.1 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

快速对比

切换对比组合

DeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用Mercury 2.5 PreviewlowvsMiniMax M2.7mediumDeepSeek V3.2nonevsMercury 2.5 PreviewlowMiniMax M2.7mediumvsLaguna S 2.1low免费可用GPT-4o-mininonevsLaguna S 2.1low免费可用North Mini Codenone免费可用vsMercury 2.5 PreviewlowMercury 2.5 PreviewlowvsGPT-4o-mininoneMercury 2.5 PreviewlowvsQwen3.5-9BnoneNorth Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用Mercury 2.5 PreviewlowvsMiMo-V2.5noneMercury 2.5 PreviewnonevsLaguna S 2.1low免费可用Laguna S 2.1low免费可用vsQwen3.5-9Bnone