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Ling 3.0 Tiny (low) vs Drex v1.5 (default)

Ling 3.0 Tiny (low) 平均分领先,为 3.7 vs 2.4。 Ling 3.0 Tiny (low) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.002。 Drex v1.5 (default) 更快,为 986ms vs 63.15s,通过率为 18.8% vs 17.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-12

已对比模型

排名
#377
总输出令牌
868,004
响应时间(平均)
63.15s
总成本
$0.000
排名
#399
总输出令牌
27,468
响应时间(平均)
986ms
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(3.7),并且在 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 Drex v1.5 Drex v1.5 default 发布日期: 2026-10-12
分数 3.7 2.4
排名 #377 #399
可靠性 9.6 10.0
一致性 9.7 5.2
尝试次数 69/69 36/69
测试正确
尝试通过率 18.8% 17.4%
不稳定测试 1 0
总运行次数 69 36
每个结果成本 0.000 0.043
总成本 $0.000 $0.002
输入价格 $0.000 / 1M $0.040 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.000 / 1M
缓存读取价格 不适用 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 99,662 42,804
输出令牌 146,555 27,468
推理令牌 732,977 0
响应时间(平均) 63.15s 986ms
响应时间(最大) 252.08s 1.38s
响应时间(总计) 1389.35s 11.84s
参数量 7.9B 总计 (1.3B 激活) 8.95B
开放状态 开源 权重可用

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.

#377 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

#399 Nace.AI: Drex v1.5

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% 0 170.73s 7,619 56,012 170,220
Drex v1.5 4.5 6.7 33.3% 0 794ms 21,603 12,192 0

切换对比组合