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Ling 3.0 Tiny (low) vs Kev 4B

Ling 3.0 Tiny (low) 平均分领先,为 3.8 vs 3.0。 Ling 3.0 Tiny (low) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.002。 Kev 4B 更快,为 5.63s vs 66.16s,通过率为 19.7% vs 16.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-28

已对比模型

排名
#353
总输出令牌
879,532
响应时间(平均)
66.16s
总成本
$0.000
排名
#366
总输出令牌
28,061
响应时间(平均)
5.63s
总成本
$0.002
推荐模型 Ling 3.0 Tiny (low)

它在本次比较中得分最高(3.8),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 low 发布日期: 2026-08-07 Kev 4B Kev 4B none 发布日期: 2026-09-28
分数 3.8 3.0
排名 #353 #366
可靠性 9.6 10.0
一致性 9.7 5.1
尝试次数 66/66 36/66
测试正确
尝试通过率 19.7% 16.7%
不稳定测试 1 1
总运行次数 66 36
每个结果成本 0.000 0.060
总成本 $0.000 $0.002
输入价格 $0.000 / 1M $0.042 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.000 / 1M
总输入令牌 99,662 42,804
输出令牌 146,555 28,061
推理令牌 732,977 0
响应时间(平均) 66.16s 5.63s
响应时间(最大) 252.08s 17.79s
响应时间(总计) 1389.33s 67.61s
参数量 7.9B 总计 (1.3B 激活) 4B
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.

#353 Ling 3.0 Tiny

low
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
成本
$0.000
时间
200.0s
令牌
5,030 tok

#366 Jared Palmer: Kev 4B

none
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% 0 170.73s 7,619 56,012 170,220
Kev 4B 4.5 6.7 33.3% 0 771ms 21,603 12,207 0

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