#138 Ling-2.6-flash
none
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AI BENCHY 对比
摘要
Ling-2.6-flash vs GPT-5 Nano benchmark 对比:GPT-5 Nano 平均分领先,为 6.3 vs 5.0。 Ling-2.6-flash benchmark 成本更低,为 $0.001 vs $0.081。 Ling-2.6-flash 更快,为 9.34s vs 42.51s,通过率为 31.8% vs 57.1%。
推荐模型: Ling-2.6-flash - 它提供了最佳整体取舍:得分有竞争力(5.0),成本低于GPT-5 Nano,响应时间也较均衡。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-06-04
| 指标 | Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium |
|---|---|---|
| 分数 | 5.0 | 6.3 |
| 排名 | #138 | #94 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 9.2 | 7.3 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 31.8% | 57.1% |
| 不稳定测试 | 2 | 7 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.005 | 0.897 |
| 总成本 | $0.001 | $0.081 |
| 输入价格 | $0.010 / 1M | $0.050 / 1M |
| 输出价格 | $0.030 / 1M | $0.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 40,718 | 34,108 |
| 输出令牌 | 2,878 | 5,464 |
| 推理令牌 | 0 | 192,064 |
| 响应时间(平均) | 9.34s | 42.51s |
| 响应时间(最大) | 35.34s | 204.02s |
| 响应时间(总计) | 177.48s | 595.09s |
Generation showcase
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
| 反AI技巧 | 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 | 6.8 | 8.1 | 58.3% | 1 | 11.81s | 726 | 573 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 6.5 | 7.9 | 58.3% | 1 | 25.50s | 606 | 1,221 | 21,184 |
| 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 Nano | 7.0 | 7.7 | 55.6% | 1 | 41.62s | 7,305 | 740 | 41,152 |
| 综合 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 35.34s | 20,818 | 1,069 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 65.96s | 11,019 | 578 | 17,984 |
| 数据解析与提取 | 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 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 8.48s | 8,004 | 246 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 3.7 | 1.7 | 50.0% | 2 | 21.42s | 7,140 | 453 | 10,560 |
| 领域专项 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.95s | 810 | 24 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 5.2 | 4.4 | 55.6% | 2 | 204.02s | 619 | 237 | 64,448 |
| 通用智能 | 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 | 4.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.45s | 540 | 109 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 4.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.51s | 477 | 202 | 4,608 |
| 指令遵循 | 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 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.52s | 732 | 81 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.64s | 660 | 312 | 4,736 |
| 谜题求解 | 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 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 6.51s | 729 | 151 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 20.63s | 642 | 929 | 14,272 |
| 工具调用 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 18.80s | 7,324 | 229 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 33.30s | 5,445 | 558 | 6,976 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.06s | 222 | 15 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.13s | 195 | 234 | 6,144 |
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