导航
Advertise here

GPT 5.3 Chat vs Qwen3.5-27B (medium)

平均分几乎持平,为 7.5 vs 7.5GPT 5.3 Chat benchmark 成本更低,为 $0.533 vs $0.982GPT 5.3 Chat 更快,为 6.56s vs 113.28s,通过率为 65.2% vs 75.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-10

已对比模型

排名
#105
总输出令牌
28,179
响应时间(平均)
6.56s
总成本
$0.533
排名
#107
总输出令牌
614,909
响应时间(平均)
113.28s
总成本
$0.982
推荐模型 GPT 5.3 Chat

它在这里得分最高(7.5),同时成本比Qwen3.5-27B (medium)低约 1.8 倍。

详细对比

指标 GPT 5.3 Chat GPT 5.3 Chat none 发布日期: 2026-03-03 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium 发布日期: 2026-02-24
分数 7.5 7.5
排名 #105 #107
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 7.8
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 65.2% 75.8%
不稳定测试 4 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.097 8.217
总成本 $0.533 $0.982
输入价格 $1.750 / 1M $0.195 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $1.560 / 1M
总输入令牌 78,846 111,644
输出令牌 28,179 16,113
推理令牌 0 598,796
响应时间(平均) 6.56s 113.28s
响应时间(最大) 18.33s 1026.43s
响应时间(总计) 137.77s 2492.26s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) 27B
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#105 GPT 5.3 Chat

none
成本
$0.008
时间
8.1s
令牌
634 tok

#107 Qwen3.5-27B

medium
成本
$0.008
时间
62.0s
令牌
3,099 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 5.3 Chat 5.6 4.7 55.6% 2 10.52s 7,302 6,632 0
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388

快速对比

切换对比组合