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GPT-5.5 (low) vs Qwen3.8 Max (medium)

GPT-5.5 (low) 平均分领先,为 9.3 vs 9.1Qwen3.8 Max (medium) benchmark 成本更低,为 $0.728 vs $1.253GPT-5.5 (low) 更快,为 10.13s vs 21.53s,通过率为 86.4% vs 84.9%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-04

排名
#8
总输出令牌
28,418
响应时间(平均)
10.13s
总成本
$1.253
排名
#14
总输出令牌
84,826
响应时间(平均)
21.53s
总成本
$0.728
推荐模型 GPT-5.5 (low)

它在这里得分最高(9.3),同时响应速度比Qwen3.8 Max (medium)快约 2.1 倍。

详细对比

指标 GPT-5.5 GPT-5.5 low 发布日期: 2026-04-24 Qwen3.8 Max Qwen3.8 Max medium 发布日期: 2026-08-04
分数 9.3 9.1
排名 #8 #14
可靠性 10.0 10.0
一致性 10.0 9.7
基准测试覆盖率 22/22 项测试 · 66/66 次尝试 22/22 项测试 · 66/66 次尝试
测试正确
尝试通过率 86.4% 84.9%
不稳定测试 0 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 6.594 4.040
总成本 $1.253 $0.728
输入价格 $5.000 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $30.000 / 1M $6.000 / 1M
总输入令牌 80,058 109,046
输出令牌 5,378 6,567
推理令牌 23,040 78,259
响应时间(平均) 10.13s 21.53s
响应时间(最大) 56.19s 126.60s
响应时间(总计) 222.82s 473.75s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#8 GPT-5.5

low
成本
$0.068
时间
37.0s
令牌
2,339 tok

#14 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-5.5 10.0 10.0 100.0% 0 15.04s 7,302 423 6,402
Qwen3.8 Max 10.0 10.0 100.0% 0 41.35s 7,893 430 23,804

快速对比

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