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GPT-4o-mini vs Laguna XS 2.1

Laguna XS 2.1 平均分领先,为 5.3 vs 5.0。 Laguna XS 2.1 benchmark 成本更低,为 $0.020 vs $0.024。 GPT-4o-mini 更快,为 4.16s vs 4.56s,通过率为 21.7% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-02

已对比模型

排名
#304
总输出令牌
3,627
响应时间(平均)
4.16s
总成本
$0.024
排名
#286
总输出令牌
23,173
响应时间(平均)
4.56s
总成本
$0.020
推荐模型 Laguna XS 2.1

它在本次比较中得分最高(5.3),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 GPT-4o-mini GPT-4o-mini none 发布日期: 2024-07-18 Laguna XS 2.1 Laguna XS 2.1 none 发布日期: 2026-07-02 免费可用
分数 5.0 5.3
排名 #304 #286
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.9 9.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 21.7% 29.0%
不稳定测试 0 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.480 0.380
总成本 $0.024 $0.020
输入价格 $0.150 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $0.600 / 1M $0.120 / 1M
缓存读取价格 $0.075 / 1M $0.030 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 145,180 270,072
输出令牌 3,627 23,173
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 4.16s 4.56s
响应时间(最大) 39.99s 70.79s
响应时间(总计) 70.70s 104.80s
参数量 ~8B 33B 总计 (3B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

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.

#304 GPT-4o-mini

none
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
742 tok

#286 Laguna XS 2.1

none
成本
$0.001
时间
27.6s
令牌
4,344 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 XS 2.1 4.3 7.8 22.2% 1 623ms 7,995 562 0

快速对比

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