- 排名
- #32
- 总输出令牌
- 60,374
- 响应时间（平均）
- 16.91s
- 总成本
- $0.988
GPT-5.3-Codex (medium) vs Qwen3.8 Max (0902) (medium)
GPT-5.3-Codex (medium) 平均分领先，为 8.9 vs 8.8。 Qwen3.8 Max (0902) (medium) benchmark 成本更低，为 $0.677 vs $0.988。 GPT-5.3-Codex (medium) 更快，为 16.91s vs 26.01s，通过率为 83.3% vs 83.3%。
- 排名
- #36
- 总输出令牌
- 80,678
- 响应时间（平均）
- 26.01s
- 总成本
- $0.677
推荐模型
GPT-5.3-Codex (medium)
它在这里得分最高（8.9），同时响应速度比Qwen3.8 Max (0902) (medium)快约 1.5 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium | Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.9 | 8.8 |
| 排名 | #32 | #36 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 9.3 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 83.3% | 83.3% |
| 不稳定测试 | 4 | 2 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 6.171 | 3.981 |
| 总成本 | $0.988 | $0.677 |
| 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 | 96,323 |
| 输出令牌 | 6,258 | 5,961 |
| 推理令牌 | 54,116 | 74,717 |
| 响应时间（平均） | 16.91s | 26.01s |
| 响应时间（最大） | 100.93s | 168.09s |
| 响应时间（总计） | 372.03s | 572.19s |
| 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
#36 Qwen3.8 Max (0902)
medium- 成本
- $0.036
- 时间
- 108.3s
- 令牌
- 5,980 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
| 反AI技巧 | 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 | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 4.16s | 606 | 240 | 1,722 | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.03s | 672 | 295 | 2,003 |
| 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) | 8.4 | 7.4 | 88.9% | 1 | 45.74s | 7,893 | 551 | 20,628 |
| 综合 | 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 | 26.04s | 57,988 | 4,258 | 5,816 | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 94.38s | 68,852 | 3,895 | 24,303 |
| 数据解析与提取 | 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 | 3.07s | 7,140 | 234 | 728 | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 10.54s | 7,782 | 261 | 2,591 |
| 领域专项 | 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 | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 63.93s | 732 | 71 | 30,150 | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 49.45s | 780 | 44 | 19,572 |
| 通用智能 | 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 | 4.6 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.87s | 477 | 187 | 331 | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.56s | 516 | 202 | 689 |
| 指令遵循 | 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 | 3.04s | 660 | 93 | 693 | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.24s | 699 | 90 | 886 |
| 谜题求解 | 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 | 9.0 | 7.9 | 88.9% | 1 | 5.05s | 642 | 356 | 1,593 | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.89s | 696 | 353 | 1,599 |
| 工具调用 | 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 | 6.37s | 5,445 | 254 | 492 | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.93s | 8,229 | 249 | 194 |
| 常识问答 | 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 | 2.8 | 1.6 | 33.3% | 1 | 14.43s | 195 | 30 | 1,701 | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.01s | 204 | 21 | 2,252 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.3-CodexmediumvsQwen3.8 Max (0902)highMuse Spark 1.3highvsGPT-5.3-CodexmediumGemini 3.5 FlashlowvsQwen3.8 Max (0902)mediumGPT-5.3-CodexmediumvsGrok 4.5highSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.3-CodexmediumGemini 3.5 Flash LitehighvsQwen3.8 Max (0902)mediumClaude Opus 5lowvsQwen3.8 Max (0902)mediumGemini 3.6 FlashlowvsQwen3.8 Max (0902)mediumQwen3.8 Max (0902)mediumvsGLM 5.3 FlashmaxClaude Fable 5.1highvsGPT-5.3-CodexmediumSeed 2.1 TurbohighvsQwen3.8 Max (0902)mediumGemini 3.5 FlashlowvsGPT-5.3-Codexmedium