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OpenAI: GPT-5 Nano vs Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

平均分几乎持平,为 6.1 vs 6.1Qwen3.5-35B-A3B benchmark 成本更低,为 $0.106 vs $0.114Qwen3.5-35B-A3B 更快,为 12.72s vs 54.87s,通过率为 56.1% vs 43.9%

推荐模型Qwen3.5-35B-A3B它在这里得分最高(6.1),同时响应速度比GPT-5 Nano (medium)快约 4.3 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-17

指标 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium 发布日期: 2025-08-07 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B none 发布日期: 2026-02-24
分数 6.1 6.1
排名 #121 #120
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.0 8.6
测试正确
尝试通过率 56.1% 43.9%
不稳定测试 8 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.267 1.578
总成本 $0.114 $0.106
输入价格 $0.050 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $0.400 / 1M $1.000 / 1M
总输入令牌 94,935 134,521
输出令牌 12,042 86,614
推理令牌 261,056 0
响应时间(平均) 54.87s 12.72s
响应时间(最大) 227.89s 209.15s
响应时间(总计) 822.99s 279.90s

Hamster playing table tennis

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

#121 GPT-5 Nano

medium
成本
$0.006
时间
108.5s
令牌
13,209 tok

#120 Qwen3.5-35B-A3B

none
成本
$0.005
时间
28.4s
令牌
4,518 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 Nano 7.0 7.7 55.6% 1 41.62s 7,305 740 41,152
Qwen3.5-35B-A3B 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,808 571 0

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