- 排名
- #258
- 总输出令牌
- 165,031
- 响应时间（平均）
- 65.52s
- 总成本
- $0.102
Ring 2.6 1t (medium) vs GPT-5 Nano (medium)
平均分几乎持平，为 5.7 vs 5.7。 Ring 2.6 1t (medium) benchmark 成本更低，为 $0.102 vs $0.159。 GPT-5 Nano (medium) 更快，为 56.55s vs 65.52s，通过率为 56.5% vs 53.6%。
已对比模型
- 排名
- #260
- 总输出令牌
- 307,921
- 响应时间（平均）
- 56.55s
- 总成本
- $0.159
推荐模型
Ring 2.6 1t (medium)
它在这里得分最高（5.7），同时成本比GPT-5 Nano (medium)低约 1.6 倍。
详细对比
| 指标 | Ring 2.6 1t Ring 2.6 1t medium | GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium |
|---|---|---|
| 分数 | 5.7 | 5.7 |
| 排名 | #258 | #260 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.9 | 6.5 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 56.5% | 53.6% |
| 不稳定测试 | 3 | 10 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 0.654 | 1.737 |
| 总成本 | $0.102 | $0.159 |
| 输入价格 | $0.075 / 1M | $0.050 / 1M |
| 输出价格 | $0.625 / 1M | $0.400 / 1M |
| 缓存读取价格 | 不适用 | $0.005 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 113,613 | 314,436 |
| 输出令牌 | 122,706 | 13,578 |
| 推理令牌 | 42,325 | 294,343 |
| 响应时间（平均） | 65.52s | 56.55s |
| 响应时间（最大） | 304.19s | 227.89s |
| 响应时间（总计） | 1376.01s | 961.32s |
| 参数量 | 1T 总计 (63B 激活) | ~120B 总计 (~5B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 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.
#258 Ring 2.6 1t
medium
Ring-2.6-1T is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ring-2.6-1t
- 成本
- $0.000
- 时间
- 0.1s
- 令牌
- 0 tok
#260 GPT-5 Nano
medium- 成本
- $0.006
- 时间
- 108.5s
- 令牌
- 13,209 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
| 智能体任务 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 21ms | 0 | 0 | 0 | |
| GPT-5 Nano | 4.7 | 3.1 | 33.3% | 1 | 94.09s | 219,492 | 1,541 | 23,943 |
| 反AI技巧 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 42.21s | 810 | 3,833 | 4,891 | |
| GPT-5 Nano | 6.5 | 7.9 | 58.3% | 1 | 25.50s | 606 | 1,221 | 21,184 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 59.65s | 834 | 1,369 | 3,985 | |
| GPT-5 Nano | 7.0 | 7.7 | 55.6% | 1 | 41.62s | 7,305 | 740 | 41,152 |
| 综合 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 257.28s | 92,535 | 101,651 | 6,088 | |
| GPT-5 Nano | 6.4 | 5.8 | 66.7% | 1 | 146.93s | 71,846 | 7,156 | 86,976 |
| 数据解析与提取 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 37.36s | 8,046 | 840 | 1,937 | |
| GPT-5 Nano | 3.7 | 1.7 | 50.0% | 2 | 21.42s | 7,140 | 453 | 10,560 |
| 领域专项 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 65.30s | 882 | 9,371 | 14,584 | |
| GPT-5 Nano | 3.4 | 1.6 | 44.4% | 3 | 124.13s | 628 | 232 | 73,792 |
| 通用智能 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 4.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 58.26s | 561 | 150 | 583 | |
| GPT-5 Nano | 4.1 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.51s | 477 | 202 | 4,608 |
| 指令遵循 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.78s | 774 | 266 | 1,831 | |
| GPT-5 Nano | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.64s | 660 | 312 | 4,736 |
| 谜题求解 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 20.73s | 792 | 697 | 2,479 | |
| GPT-5 Nano | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 20.63s | 642 | 929 | 14,272 |
| 工具调用 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 104.44s | 8,136 | 234 | 1,531 | |
| GPT-5 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 33.30s | 5,445 | 558 | 6,976 |
| 常识问答 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ring 2.6 1t | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 113.91s | 243 | 4,295 | 4,416 | |
| GPT-5 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 20.13s | 195 | 234 | 6,144 |
快速对比
切换对比组合
Trinity Large ThinkinghighvsRing 2.6 1tmediumTrinity Large ThinkinghighvsGPT-5 NanomediumSeed 2.1 TurbononevsGPT-5 NanomediumRing 2.6 1tmediumvsGPT-5.4 MininoneSeed 2.1 TurbononevsRing 2.6 1tmediumLing 3.0 FlashhighvsGPT-5 NanomediumDeepSeek V4.1 FlashnonevsRing 2.6 1tmediumDeepSeek V4.1 FlashnonevsGPT-5 NanomediumGemma 4 31Bnone免费可用vsGPT-5 NanomediumRing 2.6 1tmediumvsGPT-5.6 TerranoneGemma 4 31Bnone免费可用vsRing 2.6 1tmediumGPT-5 NanomediumvsSpace Bunny Alphalow