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GPT-6 Sol vs Qwen3.5-Flash

GPT-6 Sol 平均分领先,为 6.8 vs 6.7。 Qwen3.5-Flash benchmark 成本更低,为 $0.089 vs $0.551。 GPT-6 Sol 更快,为 9.02s vs 26.52s,通过率为 63.8% vs 37.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-09

已对比模型

排名
#184
总输出令牌
7,989
响应时间(平均)
9.02s
总成本
$0.551
排名
#189
总输出令牌
219,122
响应时间(平均)
26.52s
总成本
$0.089
推荐模型 Qwen3.5-Flash

它的得分接近这里的最高分(6.7 vs 6.8),同时成本比GPT-6 Sol低约 6.2 倍。

详细对比

指标 GPT-6 Sol GPT-6 Sol none 发布日期: 2026-09-23 Qwen3.5-Flash Qwen3.5-Flash none 发布日期: 2026-02-24
分数 6.8 6.7
排名 #184 #189
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.5 9.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 63.8% 37.7%
不稳定测试 4 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.232 1.113
总成本 $0.551 $0.089
输入价格 $2.000 / 1M $0.065 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $0.260 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M 不适用
缓存写入价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 235,086 463,872
输出令牌 7,989 219,122
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 9.02s 26.52s
响应时间(最大) 57.02s 480.96s
响应时间(总计) 207.45s 609.94s
参数量 ~2T 总计 (~150B 激活) ~35B 总计 (~3B 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.

#184 GPT-6 Sol

none
成本
$0.030
时间
31.9s
令牌
3,055 tok

#189 Qwen3.5-Flash

none
成本
$0.003
时间
47.4s
令牌
7,799 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 5.5 10.0 33.3% 0 12.23s 7,302 389 0
Qwen3.5-Flash 5.5 10.0 33.3% 0 850ms 7,913 519 0

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