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AI BENCHY
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inclusionAI: Ling-2.6-flash vs Qwen: Qwen3 Coder Next

Ling-2.6-flash 平均分领先,为 4.9 vs 4.7Ling-2.6-flash benchmark 成本更低,为 $0.002 vs $0.032Qwen3 Coder Next (medium) 更快,为 9.61s vs 10.68s,通过率为 30.3% vs 27.3%

推荐模型Ling-2.6-flash它在这里得分最高(4.9),同时成本比Qwen3 Coder Next (medium)低约 19.8 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-21

指标 Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none 发布日期: 2026-04-21 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium 发布日期: 2026-02-03
分数 4.9 4.7
排名 #184 #193
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 9.0
测试正确
尝试通过率 30.3% 27.3%
不稳定测试 2 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.024 0.793
总成本 $0.002 $0.032
输入价格 $0.010 / 1M $0.110 / 1M
输出价格 $0.030 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 114,375 148,194
输出令牌 14,903 19,069
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 10.68s 9.61s
响应时间(最大) 36.03s 81.80s
响应时间(总计) 213.51s 153.69s

Hamster playing table tennis

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

#184 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

#193 Qwen3 Coder Next

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
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
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0
Qwen3 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

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