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Ling-3.0-flash (high) vs Qwen3.6 27B (medium)

Qwen3.6 27B (medium) 平均分领先,为 6.5 vs 6.4Ling-3.0-flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.021 vs $0.577Ling-3.0-flash (high) 更快,为 13.70s vs 106.06s,通过率为 63.6% vs 60.6%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-08

已对比模型

排名
#184
总输出令牌
299,456
响应时间(平均)
13.70s
总成本
$0.021
排名
#175
总输出令牌
272,573
响应时间(平均)
106.06s
总成本
$0.577
推荐模型 Ling-3.0-flash (high)

它的得分接近这里的最高分(6.4 vs 6.5),同时成本比Qwen3.6 27B (medium)低约 28.7 倍。

详细对比

指标 Ling-3.0-flash Ling-3.0-flash high 发布日期: 2026-07-24 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B medium 发布日期: 2026-04-20
分数 6.4 6.5
排名 #184 #175
可靠性 9.8 10.0
一致性 8.6 7.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 63.6% 60.6%
不稳定测试 4 7
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.000 7.448
总成本 $0.021 $0.577
输入价格 $0.021 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $0.063 / 1M $2.000 / 1M
总输入令牌 132,044 106,176
输出令牌 92,135 33,013
推理令牌 207,321 239,560
响应时间(平均) 13.70s 106.06s
响应时间(最大) 75.27s 1085.11s
响应时间(总计) 287.75s 2333.36s
参数量 124B 总计 (5.1B 激活) 27B
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#184 Ling-3.0-flash

high
成本
$0.000
时间
30.7s
令牌
10,576 tok

#175 Qwen3.6 27B

medium
成本
$0.009
时间
39.6s
令牌
3,090 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-3.0-flash 6.7 5.0 66.7% 2 14.85s 8,298 15,602 32,152
Qwen3.6 27B 7.7 10.0 66.7% 0 142.99s 5,051 7,968 43,367

快速对比

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