#4 GPT-5.5
low- 成本
- $0.068
- 时间
- 37.0s
- 令牌
- 2,339 tok
AI BENCHY 对比
摘要
GPT-5.5 vs Qwen3 Coder Next benchmark 对比:GPT-5.5 平均分领先,为 9.3 vs 5.1。 Qwen3 Coder Next benchmark 成本更低,为 $0.009 vs $0.907。 Qwen3 Coder Next 更快,为 8.62s vs 9.76s,通过率为 85.7% vs 27.0%。
推荐模型: GPT-5.5 - 它在本次比较中得分最高(9.3),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-02
| 指标 | GPT-5.5 GPT-5.5 low | Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none |
|---|---|---|
| 分数 | 9.3 | 5.1 |
| 排名 | #4 | #135 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 10.0 | 9.7 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 85.7% | 27.0% |
| 不稳定测试 | 0 | 1 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 5.035 | 0.165 |
| 总成本 | $0.907 | $0.009 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $0.110 / 1M |
| 输出价格 | $30.000 / 1M | $0.800 / 1M |
| 总输入令牌 | 34,209 | 47,507 |
| 输出令牌 | 2,046 | 3,584 |
| 推理令牌 | 22,460 | 0 |
| 响应时间(平均) | 9.76s | 8.62s |
| 响应时间(最大) | 56.19s | 45.14s |
| 响应时间(总计) | 204.92s | 129.37s |
生成展示
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| 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-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.41s | 606 | 238 | 1,020 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.6 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.31s | 645 | 1,321 | 0 |
| 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 Coder Next | 4.6 | 7.9 | 22.2% | 1 | 2.22s | 7,442 | 621 | 0 |
| 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-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.56s | 11,019 | 303 | 717 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 45.14s | 20,469 | 317 | 0 |
| 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-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.28s | 7,140 | 228 | 157 | |
| Qwen3 Coder Next | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.32s | 7,758 | 246 | 0 |
| 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-5.5 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 28.05s | 723 | 69 | 11,609 | |
| Qwen3 Coder Next | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 962ms | 753 | 26 | 0 |
| 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-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.17s | 477 | 133 | 245 | |
| Qwen3 Coder Next | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.34s | 498 | 152 | 0 |
| 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-5.5 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.74s | 660 | 93 | 415 | |
| Qwen3 Coder Next | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 7.78s | 684 | 63 | 0 |
| 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-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.74s | 642 | 279 | 954 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 24.34s | 678 | 571 | 0 |
| 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-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.96s | 5,445 | 250 | 101 | |
| Qwen3 Coder Next | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.47s | 8,364 | 255 | 0 |
| 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-5.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 10.06s | 195 | 30 | 840 | |
| Qwen3 Coder Next | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 601ms | 216 | 12 | 0 |
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