- 排名
- #251
- 总输出令牌
- 299,456
- 响应时间（平均）
- 13.08s
- 总成本
- $0.000
Ling 3.0 Flash (high) vs GPT-5 Nano (medium)
平均分几乎持平，为 5.8 vs 5.7。 Ling 3.0 Flash (high) benchmark 成本更低，为 $0.000 vs $0.139。 Ling 3.0 Flash (high) 更快，为 13.08s vs 56.55s，通过率为 60.9% vs 53.6%。
已对比模型
- 排名
- #254
- 总输出令牌
- 307,921
- 响应时间（平均）
- 56.55s
- 总成本
- $0.139
推荐模型
Ling 3.0 Flash (high)
它在这里得分最高（5.8），同时响应速度比GPT-5 Nano (medium)快约 4.3 倍。
详细对比
| 指标 | Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash high | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium |
|---|---|---|
| 分数 | 5.8 | 5.7 |
| 排名 | #251 | #254 |
| 可靠性 | 9.8 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 6.5 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 60.9% | 53.6% |
| 不稳定测试 | 4 | 10 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 0.000 | 1.737 |
| 总成本 | $0.000 | $0.139 |
| 输入价格 | $0.021 / 1M | $0.050 / 1M |
| 输出价格 | $0.063 / 1M | $0.400 / 1M |
| 总输入令牌 | 132,044 | 314,436 |
| 输出令牌 | 92,135 | 13,578 |
| 推理令牌 | 207,321 | 294,343 |
| 响应时间（平均） | 13.08s | 56.55s |
| 响应时间（最大） | 75.27s | 227.89s |
| 响应时间（总计） | 287.79s | 961.32s |
| 参数量 | 124B 总计 (5.1B 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.
#251 Ling 3.0 Flash
high- 成本
- $0.000
- 时间
- 30.7s
- 令牌
- 10,576 tok
#254 GPT-5 Nano
medium- 成本
- $0.006
- 时间
- 108.5s
- 令牌
- 13,209 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
| 智能体任务 | 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 3.0 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 42ms | 0 | 0 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 4.7 | 3.1 | 33.3% | 1 | 94.09s | 219,492 | 1,541 | 23,943 |
| 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 3.0 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.26s | 750 | 1,127 | 3,129 | |
| 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 3.0 Flash | 6.7 | 5.0 | 66.7% | 2 | 14.85s | 8,298 | 15,602 | 32,152 | |
| 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 3.0 Flash | 2.9 | 6.0 | 16.7% | 1 | 50.41s | 103,841 | 28,377 | 80,872 | |
| GPT-5 Nano | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 146.93s | 71,846 | 7,156 | 86,976 |
| 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 3.0 Flash | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 7.15s | 8,016 | 3,455 | 9,048 | |
| 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 3.0 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 30.29s | 648 | 37,633 | 61,104 | |
| GPT-5 Nano | 3.4 | 1.6 | 44.4% | 3 | 124.13s | 628 | 232 | 73,792 |
| 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 3.0 Flash | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.98s | 546 | 63 | 344 | |
| 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 3.0 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.85s | 744 | 402 | 2,031 | |
| 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 3.0 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.33s | 747 | 753 | 4,623 | |
| 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 3.0 Flash | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.47s | 8,226 | 322 | 527 | |
| 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 3.0 Flash | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 24.35s | 228 | 4,401 | 13,491 | |
| GPT-5 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.13s | 195 | 234 | 6,144 |
快速对比
切换对比组合
Trinity Large ThinkinghighvsGPT-5 NanomediumDeepSeek V4.1 FlashnonevsLing 3.0 FlashhighSeed 2.1 TurbononevsGPT-5 NanomediumLing 3.0 FlashhighvsGPT-5.6 TerranoneLing 3.0 FlashhighvsGPT-5.4 MininoneDeepSeek V4.1 FlashnonevsGPT-5 NanomediumGemma 4 31Bnone免费可用vsGPT-5 NanomediumSeed 2.1 TurbononevsLing 3.0 FlashhighDots 3 Note Previewmedium免费可用vsLing 3.0 FlashhighGPT-5 NanomediumvsSpace Bunny AlphalowLing 3.0 FlashhighvsQwen3.7 FlashnoneGemma 4 31Bnone免费可用vsLing 3.0 Flashhigh