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GPT-6.1 Sol (low) vs Qwen3.8 MAX (low)

GPT-6.1 Sol (low) 平均分领先,为 9.6 vs 8.8。 GPT-6.1 Sol (low) benchmark 成本更低,为 $0.460 vs $1.089。 GPT-6.1 Sol (low) 更快,为 7.15s vs 25.09s,通过率为 92.8% vs 81.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#16
总输出令牌
13,138
响应时间(平均)
7.15s
总成本
$0.460
排名
#66
总输出令牌
93,936
响应时间(平均)
25.09s
总成本
$1.089
推荐模型 GPT-6.1 Sol (low)

它在这里得分最高(9.6),同时成本比Qwen3.8 MAX (low)低约 2.4 倍。

详细对比

指标 GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Sol low 发布日期: 2026-09-29 Qwen3.8 MAX Qwen3.8 MAX low 发布日期: 2026-08-04
分数 9.6 8.8
排名 #16 #66
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 92.8% 81.2%
不稳定测试 1 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.187 5.051
总成本 $0.460 $1.089
输入价格 $2.000 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $6.000 / 1M
缓存读取价格 $0.100 / 1M 不适用
缓存写入价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 163,900 262,495
输出令牌 4,958 7,787
推理令牌 8,180 86,149
响应时间(平均) 7.15s 25.09s
响应时间(最大) 46.57s 155.75s
响应时间(总计) 164.47s 577.14s
参数量 ~2T 总计 (~150B 激活) 2.4T 总计 (~100B 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.

#16 GPT-6.1 Sol

low
成本
$0.028
时间
44.6s
令牌
2,881 tok

#66 Qwen3.8 MAX

low
成本
$0.026
时间
68.5s
令牌
4,280 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-6.1 Sol 10.0 10.0 100.0% 0 4.48s 7,302 388 1,286
Qwen3.8 MAX 8.4 7.4 88.9% 1 28.69s 8,127 512 15,952

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