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Ling 3.0 Tiny vs Laguna S 2.1

Laguna S 2.1 平均分领先，为 4.5 vs 4.0。 Ling 3.0 Tiny benchmark 成本更低，为 $0.000 vs $0.022。 Laguna S 2.1 更快，为 11.67s vs 14.02s，通过率为 9.1% vs 15.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-22

已对比模型

排名
#327
总输出令牌
110,071
响应时间（平均）
14.02s
总成本
$0.000
排名
#315
总输出令牌
57,634
响应时间（平均）
11.67s
总成本
$0.022
推荐模型 Laguna S 2.1

它在本次比较中得分最高（4.5），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 none 发布日期: 2026-08-07 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 none 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 4.0 4.5
排名 #327 #315
可靠性 9.8 10.0
一致性 10.0 8.8
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 9.1% 15.2%
不稳定测试 0 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.000 1.205
总成本 $0.000 $0.022
输入价格 $0.000 / 1M $0.090 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.180 / 1M
总输入令牌 184,579 125,604
输出令牌 110,071 57,634
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 14.02s 11.67s
响应时间（最大） 240.61s 200.52s
响应时间（总计） 294.46s 256.71s
参数量 7.9B 总计 (1.3B 激活) 118B 总计 (8B 激活)
开放状态 开源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#327 Ling 3.0 Tiny

none
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
成本
$0.000
时间
334.1s
令牌
32,913 tok

#315 Laguna S 2.1

none
成本
$0.001
时间
7.6s
令牌
1,345 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 4.2 10.0 0.0% 0 1.19s 8,307 798 0
Laguna S 2.1 3.4 9.7 0.0% 0 550ms 7,917 424 0

快速对比

切换对比组合

MiniMax M2.5mediumvsLaguna S 2.1none免费可用Laguna S 2.1none免费可用vsQwen3 Coder NextmediumGranite 4.2 8BhighvsLaguna S 2.1none免费可用CobuddymediumvsLaguna S 2.1none免费可用Ling 3.0 TinynonevsQwen3.5-9BmediumLaguna S 2.1none免费可用vsGLM 4.7 FlashmediumTrinity Large ThinkinghighvsLaguna S 2.1none免费可用Nemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsLaguna S 2.1none免费可用Ling 3.0 TinynonevsGLM 4.7 FlashmediumMercury 2.5 PreviewlowvsLaguna S 2.1none免费可用MiniMax M2.7mediumvsLaguna S 2.1none免费可用Ling 3.0 TinynonevsMiniMax M2.5medium