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GPT-4o-mini vs Laguna S 2.1 (low)

Laguna S 2.1 (low) 平均分领先，为 5.0 vs 5.0。 GPT-4o-mini benchmark 成本更低，为 $0.010 vs $0.082。 GPT-4o-mini 更快，为 1.92s vs 85.34s，通过率为 22.7% vs 22.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-04

排名
#268
总输出令牌
2,913
响应时间（平均）
1.92s
总成本
$0.010
排名
#266
总输出令牌
451,708
响应时间（平均）
85.34s
总成本
$0.082
推荐模型 GPT-4o-mini

它的得分接近这里的最高分（5.0 vs 5.0），同时成本比Laguna S 2.1 (low)低约 8.4 倍。

详细对比

指标 GPT-4o-mini GPT-4o-mini none 发布日期: 2024-07-18 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 5.0 5.0
排名 #268 #266
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.9 8.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 22.7% 22.7%
不稳定测试 0 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.195 3.022
总成本 $0.010 $0.082
输入价格 $0.150 / 1M $0.090 / 1M
输出价格 $0.600 / 1M $0.180 / 1M
总输入令牌 53,145 118,752
输出令牌 2,913 67,823
推理令牌 0 383,885
响应时间（平均） 1.92s 85.34s
响应时间（最大） 7.58s 814.73s
响应时间（总计） 30.71s 1877.49s
参数量 ~8B 118B 总计 (8B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#268 GPT-4o-mini

none
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
742 tok

#266 Laguna S 2.1

low
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
1,314 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
GPT-4o-mini 3.2 9.6 0.0% 0 1.63s 7,314 367 0
Laguna S 2.1 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

快速对比

切换对比组合

DeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用MiniMax M2.7mediumvsLaguna S 2.1low免费可用Mercury 2.5 PreviewlowvsGPT-4o-mininoneNorth Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用MiniMax M2.7mediumvsGPT-4o-mininoneMercury 2.5 PreviewnonevsLaguna S 2.1low免费可用Laguna S 2.1low免费可用vsQwen3.5-9BnoneLaguna S 2.1low免费可用vsMiMo-V2.5noneLaguna S 2.1low免费可用vsQwen3 Coder NextnoneNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGPT-4o-mininoneLing-2.6-flashnonevsLaguna S 2.1low免费可用Mistral Small 4mediumvsLaguna S 2.1low免费可用