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GPT-5.6 Terra (high) vs Particle-1 (high)

平均分几乎持平,为 8.3 vs 8.4。 Particle-1 (high) benchmark 成本更低,为 $0.170 vs $0.698。 GPT-5.6 Terra (high) 更快,为 13.62s vs 26.66s,通过率为 69.6% vs 72.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#114
总输出令牌
60,065
响应时间(平均)
13.62s
总成本
$0.698
排名
#111
总输出令牌
307,596
响应时间(平均)
26.66s
总成本
$0.170
推荐模型 Particle-1 (high)

它在这里得分最高(8.4),同时成本比GPT-5.6 Terra (high)低约 4.1 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra high 发布日期: 2026-07-09 Particle-1 Particle-1 high 发布日期: 2026-10-28
分数 8.3 8.4
排名 #114 #111
可靠性 10.0 9.7
一致性 9.4 8.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 69.6% 72.5%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 8.674 1.131
总成本 $0.698 $0.170
输入价格 $2.000 / 1M $0.050 / 1M
输出价格 $12.000 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $0.003 / 1M
缓存写入价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 197,239 314,243
输出令牌 6,083 7,814
推理令牌 53,982 299,782
响应时间(平均) 13.62s 26.66s
响应时间(最大) 91.49s 205.97s
响应时间(总计) 313.21s 613.21s
参数量 ~1T 总计 (~60B 激活) ~748B 总计 (~16B 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.

#114 GPT-5.6 Terra

high
成本
$0.055
时间
30.2s
令牌
3,748 tok

#111 Particle-1

high
成本
$0.005
时间
46.6s
令牌
9,055 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-5.6 Terra 7.6 7.2 77.8% 1 9.14s 7,302 370 6,087
Particle-1 10.0 10.0 100.0% 0 41.83s 7,986 393 70,244

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