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Ling 3.0 Tiny (low) vs Jev 1.13

Ling 3.0 Tiny (low) 平均分领先，为 3.8 vs 3.2。 Ling 3.0 Tiny (low) benchmark 成本更低，为 $0.000 vs $0.003。 Jev 1.13 更快，为 698ms vs 66.16s，通过率为 19.7% vs 27.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-18

已对比模型

排名
#320
总输出令牌
879,532
响应时间（平均）
66.16s
总成本
$0.000
排名
#328
总输出令牌
18,927
响应时间（平均）
698ms
总成本
$0.003
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 Jev 1.13 Jev 1.13 none 发布日期: 2026-09-18
分数 3.8 3.2
排名 #320 #328
可靠性 9.6 10.0
一致性 9.7 5.5
尝试次数 66/66 36/66
测试正确
尝试通过率 19.7% 27.3%
不稳定测试 1 0
总运行次数 66 36
每个结果成本 0.000 0.047
总成本 $0.000 $0.003
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 67,092
输出令牌 146,555 18,927
推理令牌 732,977 0
响应时间（平均） 66.16s 698ms
响应时间（最大） 252.08s 1.08s
响应时间（总计） 1389.33s 8.38s
参数量 7.9B 总计 (1.3B 激活) -
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#320 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

#328 Jev 1.13

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
Jev 1.13 2.2 6.7 0.0% 0 598ms 30,072 8,130 0

快速对比

切换对比组合

Ling 3.0 TinylowvsQwen3.5-9BmediumLing 3.0 Tinylowvsgpt-oss-120bnone免费可用Mercury 2.5nonevsLing 3.0 TinylowLing 3.0 TinylowvsNemotron 3.5 Lightningnone免费可用Granite 4.1 8BnonevsLing 3.0 TinylowLing 3.0 TinylowvsGrok 4.20noneGranite 4.2 8BnonevsLing 3.0 TinylowLing 3.0 TinylowvsGLM 4.7 FlashmediumLing 3.0 TinymediumvsJev 1.13noneQwen3.5-9BmediumvsJev 1.13noneLing 3.0 TinyhighvsJev 1.13noneLing 3.0 TinylowvsLaguna S 2.1none免费可用