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Ling-2.6-flash vs GPT-5.4 Nano

Ling-2.6-flash 平均分领先，为 4.9 vs 4.8。 Ling-2.6-flash benchmark 成本更低，为 $0.002 vs $0.041。 GPT-5.4 Nano 更快，为 2.56s vs 10.71s，通过率为 30.3% vs 27.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-04

排名
#271
总输出令牌
14,903
响应时间（平均）
10.71s
总成本
$0.002
排名
#276
总输出令牌
13,794
响应时间（平均）
2.56s
总成本
$0.041
推荐模型 GPT-5.4 Nano

它的得分接近这里的最高分（4.8 vs 4.9），同时响应速度比Ling-2.6-flash快约 4.2 倍。

详细对比

指标 Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none 发布日期: 2026-04-21 GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none 发布日期: 2026-03-17
分数 4.9 4.8
排名 #271 #276
可靠性 9.6 10.0
一致性 9.3 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 30.3% 27.3%
不稳定测试 2 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.024 1.011
总成本 $0.002 $0.041
输入价格 $0.010 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $0.030 / 1M $1.250 / 1M
总输入令牌 114,384 115,933
输出令牌 14,903 13,794
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 10.71s 2.56s
响应时间（最大） 36.03s 25.50s
响应时间（总计） 214.28s 56.37s
参数量 104B 总计 (7.4B 激活) ~120B 总计 (~5B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#271 Ling-2.6-flash

none
Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash
成本
$0.000
时间
0.0s
令牌
0 tok

#276 GPT-5.4 Nano

none
成本
$0.008
时间
46.1s
令牌
5,735 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
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0
GPT-5.4 Nano 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,305 613 0

快速对比

切换对比组合

Trinity Large ThinkinghighvsGPT-5.4 NanononeNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGPT-5.4 NanononeLing-2.6-flashnonevsNemotron 3.5 Lightninglow免费可用Trinity Large ThinkinghighvsLing-2.6-flashnoneCobuddymediumvsGPT-5.4 NanononeLing-2.6-flashnonevsLaguna S 2.1low免费可用Mercury 2.5 PreviewlowvsLing-2.6-flashnoneLing-2.6-flashnonevsMiniMax M2.7mediumCobuddymediumvsLing-2.6-flashnoneGranite 4.2 8BhighvsGPT-5.4 NanononeGPT-5.4 NanononevsLaguna S 2.1low免费可用GPT-5.4 NanononevsQwen3 Coder Nextmedium