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Ling 3.1 Flash (high) vs Qwen3.8 2.4T A95B (high)

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 $2.949。 Ling 3.1 Flash (high) 更快,为 87.39s vs 120.88s,通过率为 69.6% vs 75.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#105
总输出令牌
687,692
响应时间(平均)
87.39s
总成本
$0.000
排名
#103
总输出令牌
468,439
响应时间(平均)
120.88s
总成本
$2.949
推荐模型 Qwen3.8 2.4T A95B (high)

它在本次比较中得分最高(7.9),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 3.1 Flash Ling 3.1 Flash high 发布日期: 2026-10-03 Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B high 发布日期: 2026-08-12
分数 7.9 7.9
排名 #105 #103
可靠性 9.8 9.6
一致性 9.3 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 69.6% 75.4%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 18.696
总成本 $0.000 $2.949
输入价格 $0.000 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $6.000 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.250 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 324,691 295,642
输出令牌 181,251 115,041
推理令牌 506,441 353,398
响应时间(平均) 87.39s 120.88s
响应时间(最大) 665.85s 532.28s
响应时间(总计) 2010.08s 2780.16s
参数量 560B 总计 (25B 激活) 2.4T 总计 (95B 激活)
开放状态 闭源 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.

#105 Ling 3.1 Flash

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

#103 Qwen3.8 2.4T A95B

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
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 3.1 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 83.41s 8,298 17,470 54,626
Qwen3.8 2.4T A95B 5.9 6.3 55.6% 1 160.52s 6,399 3,310 48,078

快速对比

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