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Ling-3.0-flash (high) vs MiMo-V2.5 (medium)

平均分几乎持平,为 6.4 vs 6.4Ling-3.0-flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.021 vs $0.104Ling-3.0-flash (high) 更快,为 13.70s vs 46.28s,通过率为 63.6% vs 68.2%

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
#183
总输出令牌
327,048
响应时间(平均)
46.28s
总成本
$0.104
推荐模型 Ling-3.0-flash (high)

它在这里得分最高(6.4),同时成本比MiMo-V2.5 (medium)低约 5.2 倍。

详细对比

指标 Ling-3.0-flash Ling-3.0-flash high 发布日期: 2026-07-24 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 medium 发布日期: 2026-04-22
分数 6.4 6.4
排名 #184 #183
可靠性 9.8 10.0
一致性 8.6 7.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 63.6% 68.2%
不稳定测试 4 7
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.000 3.575
总成本 $0.021 $0.104
输入价格 $0.021 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $0.063 / 1M $0.280 / 1M
总输入令牌 132,044 105,456
输出令牌 92,135 7,108
推理令牌 207,321 319,940
响应时间(平均) 13.70s 46.28s
响应时间(最大) 75.27s 316.27s
响应时间(总计) 287.75s 1018.12s
参数量 124B 总计 (5.1B 激活) 310B 总计 (15B 激活)
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

#183 MiMo-V2.5

medium
成本
$0.002
时间
54.8s
令牌
5,247 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
MiMo-V2.5 6.2 4.7 66.7% 2 97.14s 7,422 557 81,977

快速对比

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