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LFM3-1.7B (default) vs Qwen3.5-9B (medium)

平均分几乎持平,为 4.1 vs 4.0。 LFM3-1.7B (default) benchmark 成本更低,为 $0.084 vs $0.106。 LFM3-1.7B (default) 更快,为 16.99s vs 110.18s,通过率为 34.8% vs 26.1%。

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
#430
总输出令牌
329,997
响应时间(平均)
16.99s
总成本
$0.084
排名
#432
总输出令牌
447,247
响应时间(平均)
110.18s
总成本
$0.106
推荐模型 LFM3-1.7B (default)

它在这里得分最高(4.1),同时响应速度比Qwen3.5-9B (medium)快约 6.5 倍。

详细对比

指标 LFM3-1.7B LFM3-1.7B default 发布日期: 2026-11-06 免费可用 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B medium 发布日期: 2026-03-02
分数 4.1 4.0
排名 #430 #432
可靠性 10.0 8.7
一致性 8.2 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 34.8% 26.1%
不稳定测试 5 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.672 3.523
总成本 $0.084 $0.106
输入价格 $0.080 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.200 / 1M $0.150 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 219,830 387,323
输出令牌 5,711 48,562
推理令牌 324,286 410,431
响应时间(平均) 16.99s 110.18s
响应时间(最大) 56.52s 569.97s
响应时间(总计) 390.77s 1873.00s
参数量 1.7B 9B
开放状态 权重可用 开源

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.

#430 LiquidAI: LFM3-1.7B

default
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
成本
$0.002
时间
23.3s
令牌
8,320 tok

#432 Qwen3.5-9B

medium
成本
$0.001
时间
35.9s
令牌
3,030 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
LFM3-1.7B 2.9 10.0 0.0% 0 26.48s 7,461 0 73,728
Qwen3.5-9B 2.9 10.0 0.0% 0 100.88s 2,396 7,890 41,129

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