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Nex-N2.6 (high) vs Qwen3.7 Flash (high)

平均分几乎持平,为 7.2 vs 7.2。 Qwen3.7 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.063 vs $0.177。 Qwen3.7 Flash (high) 更快,为 45.48s vs 49.19s,通过率为 75.4% vs 71.0%。

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
#212
总输出令牌
409,818
响应时间(平均)
45.48s
总成本
$0.063
推荐模型 Qwen3.7 Flash (high)

它在这里得分最高(7.2),同时成本比Nex-N2.6 (high)低约 2.8 倍。

详细对比

指标 Nex-N2.6 Nex-N2.6 high 发布日期: 2026-11-12 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high 发布日期: 2026-07-28
分数 7.2 7.2
排名 #207 #212
可靠性 9.2 10.0
一致性 6.9 7.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 75.4% 71.0%
不稳定测试 9 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.475 0.478
总成本 $0.177 $0.063
输入价格 $0.120 / 1M $0.030 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $0.130 / 1M
缓存读取价格 $0.024 / 1M $0.006 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.039 / 1M
总输入令牌 320,969 293,775
输出令牌 7,985 13,527
推理令牌 338,082 396,291
响应时间(平均) 49.19s 45.48s
响应时间(最大) 324.64s 431.47s
响应时间(总计) 1131.29s 1045.97s
参数量 321B 总计 (~18B 激活) ~35B 总计 (~3B 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

#212 Qwen3.7 Flash

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
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
Nex-N2.6 10.0 10.0 100.0% 0 42.54s 7,317 362 40,220
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350

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