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AI BENCHY
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MiniMax M2.7 (medium) vs Qwen3.5-9B

Qwen3.5-9B 平均分领先,为 5.1 vs 5.0Qwen3.5-9B benchmark 成本更低,为 $0.021 vs $0.208Qwen3.5-9B 更快,为 19.19s vs 43.25s,通过率为 45.5% vs 19.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#242
总输出令牌
147,704
响应时间(平均)
43.25s
总成本
$0.208
排名
#239
总输出令牌
37,484
响应时间(平均)
19.19s
总成本
$0.021
推荐模型 Qwen3.5-9B

它在这里得分最高(5.1),同时成本比MiniMax M2.7 (medium)低约 10.3 倍。

详细对比

指标 MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium 发布日期: 2026-03-18 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none 发布日期: 2026-03-02
分数 5.0 5.1
排名 #242 #239
可靠性 10.0 10.0
一致性 6.6 9.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 45.5% 19.7%
不稳定测试 9 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.149 0.490
总成本 $0.208 $0.021
输入价格 $0.300 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.150 / 1M
总输入令牌 114,527 144,416
输出令牌 18,558 37,484
推理令牌 129,146 0
响应时间(平均) 43.25s 19.19s
响应时间(最大) 196.21s 382.06s
响应时间(总计) 908.21s 422.25s
参数量 230B 总计 (10B 激活) 9B
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#242 MiniMax M2.7

medium
成本
$0.022
时间
22.8s
令牌
9,250 tok

#239 Qwen3.5-9B

none
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
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
MiniMax M2.7 5.7 9.1 33.3% 0 101.89s 2,961 1,231 38,841
Qwen3.5-9B 3.9 7.8 11.1% 1 5.60s 7,913 1,042 0

快速对比

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