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GPT-5.3-Codex (medium) vs Qwen3.8 Max (0902) (high)

平均分几乎持平,为 8.9 vs 8.9GPT-5.3-Codex (medium) benchmark 成本更低,为 $0.988 vs $2.736GPT-5.3-Codex (medium) 更快,为 16.91s vs 185.56s,通过率为 83.3% vs 86.4%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-07

排名
#32
总输出令牌
60,374
响应时间(平均)
16.91s
总成本
$0.988
排名
#31
总输出令牌
419,443
响应时间(平均)
185.56s
总成本
$2.736
推荐模型 GPT-5.3-Codex (medium)

它在这里得分最高(8.9),同时成本比Qwen3.8 Max (0902) (high)低约 2.8 倍。

详细对比

指标 GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium 发布日期: 2026-02-05 Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) high 发布日期: 2026-09-07
分数 8.9 8.9
排名 #32 #31
可靠性 10.0 9.8
一致性 8.6 9.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 83.3% 86.4%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 6.171 16.089
总成本 $0.988 $2.736
输入价格 $1.750 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $6.000 / 1M
总输入令牌 81,187 109,226
输出令牌 6,258 6,890
推理令牌 54,116 412,553
响应时间(平均) 16.91s 185.56s
响应时间(最大) 100.93s 912.78s
响应时间(总计) 372.03s 4082.41s
参数量 ~1.2T 总计 (~80B 激活) 2.4T 总计 (~100B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#32 GPT-5.3-Codex

medium
成本
$0.049
时间
54.9s
令牌
3,580 tok

#31 Qwen3.8 Max (0902)

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
GPT-5.3-Codex 10.0 10.0 100.0% 0 19.50s 7,302 535 10,890
Qwen3.8 Max (0902) 10.0 10.0 100.0% 0 253.22s 8,235 418 91,734

快速对比

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