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Nex-N2.6 (medium) vs Particle-1 (low)

Particle-1 (low) 平均分领先,为 9.1 vs 9.0。 Particle-1 (low) benchmark 成本更低,为 $0.134 vs $0.169。 Particle-1 (low) 更快,为 18.93s vs 46.28s,通过率为 84.1% 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
#62
总输出令牌
321,401
响应时间(平均)
46.28s
总成本
$0.169
排名
#59
总输出令牌
241,020
响应时间(平均)
18.93s
总成本
$0.134
推荐模型 Particle-1 (low)

它在这里得分最高(9.1),同时响应速度比Nex-N2.6 (medium)快约 2.4 倍。

详细对比

指标 Nex-N2.6 Nex-N2.6 medium 发布日期: 2026-11-12 Particle-1 Particle-1 low 发布日期: 2026-10-28
分数 9.0 9.1
排名 #62 #59
可靠性 9.6 9.8
一致性 8.7 9.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 84.1% 72.5%
不稳定测试 4 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.991 0.836
总成本 $0.169 $0.134
输入价格 $0.120 / 1M $0.050 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.024 / 1M $0.003 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 331,297 264,977
输出令牌 6,763 6,605
推理令牌 314,638 234,415
响应时间(平均) 46.28s 18.93s
响应时间(最大) 230.46s 173.97s
响应时间(总计) 1064.55s 435.48s
参数量 321B 总计 (~18B 激活) ~748B 总计 (~16B 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.

#62 Nex-N2.6

medium
成本
$0.013
时间
286.3s
令牌
31,435 tok

#59 Particle-1

low
成本
$0.006
时间
42.6s
令牌
10,625 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 49.24s 7,317 350 48,833
Particle-1 10.0 10.0 100.0% 0 21.73s 7,986 315 34,150

切换对比组合