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Nex-N2.6 (high) vs Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (medium)

平均分几乎持平,为 7.2 vs 7.2。 Nex-N2.6 (high) benchmark 成本更低,为 $0.177 vs $0.567。 Nex-N2.6 (high) 更快,为 49.19s vs 97.68s,通过率为 75.4% vs 72.5%。

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
#208
总输出令牌
302,730
响应时间(平均)
97.68s
总成本
$0.567
推荐模型 Nex-N2.6 (high)

它在这里得分最高(7.2),同时成本比Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (medium)低约 3.2 倍。

详细对比

指标 Nex-N2.6 Nex-N2.6 high 发布日期: 2026-11-12 Qwen3.5 Plus 2026-02-15 Qwen3.5 Plus 2026-02-15 medium 发布日期: 2026-02-15
分数 7.2 7.2
排名 #207 #208
可靠性 9.2 10.0
一致性 6.9 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 75.4% 72.5%
不稳定测试 9 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.475 4.047
总成本 $0.177 $0.567
输入价格 $0.120 / 1M $0.260 / 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 320,969 249,486
输出令牌 7,985 14,481
推理令牌 338,082 288,249
响应时间(平均) 49.19s 97.68s
响应时间(最大) 324.64s 304.85s
响应时间(总计) 1131.29s 1562.81s
参数量 321B 总计 (~18B 激活) ~397B 总计 (~17B 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.

#207 Nex-N2.6

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

#208 Qwen3.5 Plus 2026-02-15

medium
成本
$0.011
时间
125.5s
令牌
7,040 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 Plus 2026-02-15 6.6 7.1 44.4% 1 180.70s 6,950 420 80,595

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