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GPT-5.3-Codex (medium) vs Qwen3.8 MAX (medium)

平均分几乎持平,为 9.1 vs 9.2。 Qwen3.8 MAX (medium) benchmark 成本更低,为 $1.181 vs $1.318。 GPT-5.3-Codex (medium) 更快,为 18.87s vs 27.34s,通过率为 84.1% vs 81.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#43
总输出令牌
66,287
响应时间(平均)
18.87s
总成本
$1.318
排名
#40
总输出令牌
104,596
响应时间(平均)
27.34s
总成本
$1.181
推荐模型 GPT-5.3-Codex (medium)

它在本次比较中得分最高(9.1),并且在 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

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 Qwen3.8 MAX medium 发布日期: 2026-08-04
分数 9.1 9.2
排名 #43 #40
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 9.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 84.1% 81.2%
不稳定测试 4 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 7.753 5.266
总成本 $1.318 $1.181
输入价格 $1.750 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $6.000 / 1M
缓存读取价格 $0.175 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 222,794 276,512
输出令牌 7,357 8,152
推理令牌 58,930 96,444
响应时间(平均) 18.87s 27.34s
响应时间(最大) 100.93s 126.60s
响应时间(总计) 433.94s 628.75s
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

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.

#43 GPT-5.3-Codex

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

#40 Qwen3.8 MAX

medium
成本
$0.028
时间
71.9s
令牌
4,750 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 10.0 10.0 100.0% 0 41.35s 7,893 430 23,804

切换对比组合