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GPT-5.6 Terra (high) vs Qwen3.8 27B (low)

GPT-5.6 Terra (high) 平均分领先,为 8.0 vs 7.9。 Qwen3.8 27B (low) benchmark 成本更低,为 ~$0.071 vs $0.836。 GPT-5.6 Terra (high) 更快,为 11.22s vs 39.11s,通过率为 68.2% vs 68.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-28

已对比模型

排名
#88
总输出令牌
56,088
响应时间(平均)
11.22s
总成本
$0.836
排名
#93
总输出令牌
169,329
响应时间(平均)
39.11s
总成本
~$0.071
推荐模型 Qwen3.8 27B (low)

它的得分接近这里的最高分(7.9 vs 8.0),同时成本比GPT-5.6 Terra (high)低约 11.8 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra high 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B low 发布日期: 2026-08-14
分数 8.0 7.9
排名 #88 #93
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 68.2% 68.2%
不稳定测试 2 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 7.293 ~0.473
总成本 $0.836 ~$0.071
输入价格 $2.000 / 1M 不适用
输出价格 $12.000 / 1M 不适用
总输入令牌 81,056 99,705
输出令牌 5,055 1,545
推理令牌 51,033 167,784
响应时间(平均) 11.22s 39.11s
响应时间(最大) 91.49s 376.04s
响应时间(总计) 246.77s 860.51s
参数量 ~1T 总计 (~60B 激活) 27.3B
开放状态 闭源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#88 GPT-5.6 Terra

high
成本
$0.055
时间
30.2s
令牌
3,748 tok

#93 Qwen3.8 27B

low
成本
~$0.003
时间
92.8s
令牌
6,902 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
Qwen3.8 27B 7.7 10.0 66.7% 0 140.92s 8,127 585 86,694

快速对比

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