- 排名
- #140
- 总输出令牌
- 4,357
- 响应时间（平均）
- 2.17s
- 总成本
- $0.201
GPT-5.6 Sol vs MiMo-V2.5-Pro (medium)
GPT-5.6 Sol 平均分领先，为 7.0 vs 6.8。 GPT-5.6 Sol benchmark 成本更低，为 $0.201 vs $0.221。 GPT-5.6 Sol 更快，为 2.17s vs 48.68s，通过率为 63.6% vs 63.6%。
已对比模型
- 排名
- #160
- 总输出令牌
- 185,466
- 响应时间（平均）
- 48.68s
- 总成本
- $0.221
推荐模型
GPT-5.6 Sol
它在这里得分最高（7.0），同时响应速度比MiMo-V2.5-Pro (medium)快约 22.5 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5.6 Sol GPT-5.6 Sol none | MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.0 | 6.8 |
| 排名 | #140 | #160 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 9.0 | 7.9 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 63.6% | 63.6% |
| 不稳定测试 | 3 | 6 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 4.365 | 3.790 |
| 总成本 | $0.201 | $0.221 |
| 输入价格 | $2.000 / 1M | $0.435 / 1M |
| 输出价格 | $10.000 / 1M | $0.870 / 1M |
| 总输入令牌 | 78,602 | 139,892 |
| 输出令牌 | 4,357 | 15,569 |
| 推理令牌 | 0 | 169,897 |
| 响应时间（平均） | 2.17s | 48.68s |
| 响应时间（最大） | 12.81s | 333.34s |
| 响应时间（总计） | 47.66s | 1071.02s |
| 参数量 | ~2T 总计 (~150B 激活) | 1.02T 总计 (42B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#140 GPT-5.6 Sol
none- 成本
- $0.116
- 时间
- 78.7s
- 令牌
- 3,944 tok
#160 MiMo-V2.5-Pro
medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 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
| 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-5.6 Sol | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 1.27s | 606 | 154 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.26s | 621 | 323 | 1,179 |
| 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-5.6 Sol | 5.5 | 10.0 | 33.3% | 0 | 1.39s | 7,302 | 390 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 6.2 | 4.7 | 66.7% | 2 | 92.07s | 6,543 | 780 | 51,218 |
| 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-5.6 Sol | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 8.37s | 55,394 | 2,881 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 6.9 | 5.9 | 66.7% | 1 | 125.45s | 114,089 | 10,854 | 45,120 |
| 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-5.6 Sol | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.53s | 7,140 | 222 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 18.81s | 7,746 | 260 | 8,383 |
| 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-5.6 Sol | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 1.44s | 732 | 54 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 146.15s | 639 | 323 | 55,928 |
| 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-5.6 Sol | 6.5 | 3.4 | 66.7% | 1 | 1.52s | 477 | 91 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 5.5 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.02s | 492 | 155 | 163 |
| 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-5.6 Sol | 8.5 | 6.8 | 83.3% | 1 | 1.33s | 660 | 84 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.77s | 672 | 82 | 803 |
| 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-5.6 Sol | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 1.49s | 642 | 211 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 6.7 | 7.9 | 55.6% | 1 | 5.31s | 660 | 540 | 2,181 |
| 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-5.6 Sol | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.70s | 5,454 | 246 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 16.87s | 8,220 | 311 | 2,908 |
| 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-5.6 Sol | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.95s | 195 | 24 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 12.46s | 210 | 1,941 | 2,014 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.6 SolnonevsGrok 4.3mediumMiMo-V2.5-PromediumvsGLM 5.3lowGemini 3 Flash PreviewnonevsMiMo-V2.5-PromediumMiMo-V2.5-PromediumvsGLM 5.2noneDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.6 SolnoneDeepSeek V4 PrononevsMiMo-V2.5-PromediumKAT-Coder-Pro V2.5nonevsMiMo-V2.5-PromediumGPT-5.6 SolnonevsGLM 5.1mediumMercury 2.5highvsGPT-5.6 SolnoneMercury 2mediumvsGPT-5.6 SolnoneGPT-5.6 SolnonevsGrok 4.20mediumSolar Pro 4lowvsMiMo-V2.5-Promedium