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GPT-5 Nano (medium) vs Qwen3.8 Flash Next

Qwen3.8 Flash Next 平均分领先,为 5.8 vs 5.7。 Qwen3.8 Flash Next benchmark 成本更低,为 ~$0.011 vs $0.159。 Qwen3.8 Flash Next 更快,为 5.71s vs 56.55s,通过率为 53.6% vs 43.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#264
总输出令牌
307,921
响应时间(平均)
56.55s
总成本
$0.159
排名
#258
总输出令牌
9,077
响应时间(平均)
5.71s
总成本
~$0.011
推荐模型 Qwen3.8 Flash Next

它在这里得分最高(5.8),同时成本比GPT-5 Nano (medium)低约 14.6 倍。

详细对比

指标 GPT-5 Nano GPT-5 Nano medium 发布日期: 2025-08-07 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next none 发布日期: 2026-10-04
分数 5.7 5.8
排名 #264 #258
可靠性 10.0 10.0
一致性 6.5 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 53.6% 43.5%
不稳定测试 10 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.737 ~0.136
总成本 $0.159 ~$0.011
输入价格 $0.050 / 1M 不适用
输出价格 $0.400 / 1M 不适用
缓存读取价格 $0.005 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 314,436 266,004
输出令牌 13,578 9,077
推理令牌 294,343 0
响应时间(平均) 56.55s 5.71s
响应时间(最大) 227.89s 65.25s
响应时间(总计) 961.32s 131.36s
参数量 ~120B 总计 (~5B 激活) 180B 总计 (6B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

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.

#264 GPT-5 Nano

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

#258 Qwen3.8 Flash Next

none
成本
~$0.001
时间
27.5s
令牌
2,983 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
Qwen3.8 Flash Next 5.5 10.0 33.3% 0 1.64s 7,911 669 0

快速对比

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