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Nex-N2.6 (high) vs Qwen3.5-27B

平均分几乎持平,为 7.2 vs 7.2。 Qwen3.5-27B benchmark 成本更低,为 $0.116 vs $0.177。 Qwen3.5-27B 更快,为 9.98s vs 49.19s,通过率为 75.4% vs 47.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-13

已对比模型

排名
#207
总输出令牌
346,067
响应时间(平均)
49.19s
总成本
$0.177
排名
#206
总输出令牌
36,422
响应时间(平均)
9.98s
总成本
$0.116
推荐模型 Qwen3.5-27B

它在这里得分最高(7.2),同时成本比Nex-N2.6 (high)低约 1.5 倍。

详细对比

指标 Nex-N2.6 Nex-N2.6 high 发布日期: 2026-11-12 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B none 发布日期: 2026-02-24
分数 7.2 7.2
排名 #207 #206
可靠性 9.2 10.0
一致性 6.9 9.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 75.4% 47.8%
不稳定测试 9 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.475 1.153
总成本 $0.177 $0.116
输入价格 $0.120 / 1M $0.195 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $1.560 / 1M
缓存读取价格 $0.024 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 320,969 283,977
输出令牌 7,985 36,422
推理令牌 338,082 0
响应时间(平均) 49.19s 9.98s
响应时间(最大) 324.64s 124.53s
响应时间(总计) 1131.29s 229.52s
参数量 321B 总计 (~18B 激活) 27B
开放状态 开源 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.

#207 Nex-N2.6

high
成本
$0.005
时间
108.9s
令牌
11,855 tok

#206 Qwen3.5-27B

none
成本
$0.007
时间
42.9s
令牌
4,273 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
Nex-N2.6 10.0 10.0 100.0% 0 42.54s 7,317 362 40,220
Qwen3.5-27B 5.8 10.0 33.3% 0 1.80s 7,913 415 0

切换对比组合