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Ling 3.0 Tiny (high) vs GPT-6 Luna Decisions (default)

Ling 3.0 Tiny (high) 平均分领先,为 3.7 vs 2.4。 Ling 3.0 Tiny (high) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.005。 GPT-6 Luna Decisions (default) 更快,为 495ms vs 72.24s,通过率为 23.2% vs 13.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-07

已对比模型

排名
#368
总输出令牌
939,018
响应时间(平均)
72.24s
总成本
$0.000
排名
#390
总输出令牌
0
响应时间(平均)
495ms
总成本
$0.005
推荐模型 Ling 3.0 Tiny (high)

它在本次比较中得分最高(3.7),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Ling 3.0 Tiny Ling 3.0 Tiny high 发布日期: 2026-08-07 GPT-6 Luna Decisions GPT-6 Luna Decisions default 发布日期: 2026-10-07
分数 3.7 2.4
排名 #368 #390
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 5.2
尝试次数 69/69 36/69
测试正确
尝试通过率 23.2% 13.0%
不稳定测试 3 0
总运行次数 69 36
每个结果成本 0.000 0.159
总成本 $0.000 $0.005
输入价格 $0.000 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.000 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.000 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.000 / 1M
总输入令牌 115,314 47,583
输出令牌 133,965 0
推理令牌 816,718 0
响应时间(平均) 72.24s 495ms
响应时间(最大) 345.15s 842ms
响应时间(总计) 1589.23s 5.94s
参数量 7.9B 总计 (1.3B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 开源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#368 Ling 3.0 Tiny

high
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
成本
$0.000
时间
169.5s
令牌
5,252 tok

#390 GPT-6 Luna Decisions

default
此模型尚未生成任何展示结果。
成本
不适用
时间
-
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 3.0 Tiny 2.9 10.0 0.0% 0 177.65s 7,767 59,320 177,922
GPT-6 Luna Decisions 2.5 6.7 0.0% 0 447ms 22,197 0 0

快速对比

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