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GPT-5.6 Terra (low) vs Qwen3.7 Max

平均分几乎持平,为 7.5 vs 7.4Qwen3.7 Max benchmark 成本更低,为 $0.197 vs $0.420Qwen3.7 Max 更快,为 4.56s vs 5.45s,通过率为 74.2% vs 68.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-29

排名
#84
总输出令牌
21,586
响应时间(平均)
5.45s
总成本
$0.420
排名
#92
总输出令牌
12,446
响应时间(平均)
4.56s
总成本
$0.197
推荐模型 Qwen3.7 Max

它在这里得分最高(7.4),同时成本比GPT-5.6 Terra (low)低约 2.1 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Terra low 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22
分数 7.5 7.4
排名 #84 #92
可靠性 10.0 9.9
一致性 7.9 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 74.2% 68.2%
不稳定测试 6 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.954 1.581
总成本 $0.420 $0.197
输入价格 $2.000 / 1M $1.475 / 1M
输出价格 $12.000 / 1M $4.425 / 1M
总输入令牌 80,304 95,992
输出令牌 4,714 12,446
推理令牌 16,872 0
响应时间(平均) 5.45s 4.56s
响应时间(最大) 19.85s 72.30s
响应时间(总计) 119.83s 100.30s
参数量 ~1T 总计 (~60B 激活) ~1T 总计 (~40B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#84 GPT-5.6 Terra

low
成本
$0.034
时间
16.8s
令牌
2,348 tok

#92 Qwen3.7 Max

none
成本
$0.046
时间
195.0s
令牌
12,171 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 6.6 4.6 77.8% 2 9.56s 7,302 429 6,821
Qwen3.7 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0

快速对比

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