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Ling 3.1 Flash (high) vs Particle-1 (max)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 Ling 3.1 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.361。 Particle-1 (max) 更快,为 46.27s vs 87.39s,通过率为 69.6% vs 68.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#152
总输出令牌
618,331
响应时间(平均)
87.39s
总成本
$0.000
排名
#146
总输出令牌
683,473
响应时间(平均)
46.27s
总成本
$0.361
推荐模型 Particle-1 (max)

它在这里得分最高(7.9),同时响应速度比Ling 3.1 Flash (high)快约 1.9 倍。

详细对比

指标 Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash high 发布日期: 2026-10-03 Particle-1 Particle-1 max 发布日期: 2026-10-28
分数 7.9 7.9
排名 #152 #146
可靠性 9.8 9.7
一致性 9.3 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 69.6% 68.1%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 2.772
总成本 $0.000 $0.361
输入价格 $0.000 / 1M $0.050 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.003 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 324,691 371,281
输出令牌 181,251 9,043
推理令牌 506,441 674,430
响应时间(平均) 87.39s 46.27s
响应时间(最大) 665.85s 271.00s
响应时间(总计) 2010.08s 1064.17s
参数量 560B 总计 (25B 激活) ~748B 总计 (~16B 激活)
开放状态 闭源 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.

#152 Ling 3.1 Flash

high
成本
$0.000
时间
181.1s
令牌
21,073 tok

#146 Particle-1

max
成本
$0.006
时间
45.4s
令牌
11,126 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 3.1 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 83.41s 8,298 17,470 54,626
Particle-1 6.3 4.2 77.8% 2 79.29s 7,986 221 183,104

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