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GPT-6 Sol (low) vs Qwen3.8 27B (high)

平均分几乎持平,为 8.4 vs 8.4GPT-6 Sol (low) benchmark 成本更低,为 $0.273 vs ~$0.287GPT-6 Sol (low) 更快,为 6.92s vs 167.89s,通过率为 86.4% vs 77.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-23

已对比模型

排名
#68
总输出令牌
11,677
响应时间(平均)
6.92s
总成本
$0.273
排名
#65
总输出令牌
656,635
响应时间(平均)
167.89s
总成本
~$0.287
推荐模型 GPT-6 Sol (low)

它在这里得分最高(8.4),同时响应速度比Qwen3.8 27B (high)快约 24.3 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Sol GPT-6 Sol low 发布日期: 2026-09-23 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high 发布日期: 2026-08-14
分数 8.4 8.4
排名 #68 #65
可靠性 10.0 9.6
一致性 8.5 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 86.4% 77.3%
不稳定测试 4 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.604 ~1.792
总成本 $0.273 ~$0.287
输入价格 $2.000 / 1M 不适用
输出价格 $10.000 / 1M 不适用
总输入令牌 77,882 100,179
输出令牌 4,047 904
推理令牌 7,630 655,731
响应时间(平均) 6.92s 167.89s
响应时间(最大) 17.91s 640.85s
响应时间(总计) 152.17s 3693.54s
参数量 ~2T 总计 (~150B 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.

#68 GPT-6 Sol

low
成本
$0.018
时间
17.4s
令牌
1,850 tok

#65 Qwen3.8 27B

high
成本
~$0.008
时间
270.1s
令牌
18,963 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 Sol 6.2 4.8 66.7% 2 8.74s 7,302 405 1,296
Qwen3.8 27B 8.1 7.0 88.9% 1 248.62s 8,235 346 143,335

快速对比

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