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Mercury 2.5 Preview vs Laguna S 2.1 (low)

Laguna S 2.1 (low) 平均分领先，为 5.0 vs 4.9。 Mercury 2.5 Preview benchmark 成本更低，为 $0.018 vs $0.082。 Mercury 2.5 Preview 更快，为 3.51s vs 85.34s，通过率为 30.3% vs 22.7%。

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

排名
#259
总输出令牌
82,585
响应时间（平均）
3.51s
总成本
$0.018
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

它的得分接近这里的最高分（4.9 vs 5.0），同时成本比Laguna S 2.1 (low)低约 4.6 倍。

详细对比

指标 Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview none 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 4.9 5.0
排名 #259 #255
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 30.3% 22.7%
不稳定测试 5 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.440 3.022
总成本 $0.018 $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 130,296 118,752
输出令牌 82,585 67,823
推理令牌 0 383,885
响应时间（平均） 3.51s 85.34s
响应时间（最大） 60.70s 814.73s
响应时间（总计） 77.28s 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.

#259 Mercury 2.5 Preview

none
无效SVG
成本
$0.001
时间
3.3s
令牌
3,122 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 4.7 7.9 22.2% 1 459ms 7,850 650 0
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MiniMax 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vsLaguna S 2.1low免费可用Laguna S 2.1low免费可用vsQwen3.5-9BnoneLaguna S 2.1low免费可用vsMiMo-V2.5noneMercury 2.5 PreviewnonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Mercury 2.5 PreviewnonevsMiniMax M2.7mediumTrinity Large ThinkinghighvsMercury 2.5 PreviewnoneLaguna S 2.1low免费可用vsQwen3 Coder NextnoneLing-2.6-flashnonevsLaguna S 2.1low免费可用Mistral Small 4mediumvsLaguna S 2.1low免费可用