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gpt-oss-120b (medium) vs Qwen3.8 Flash Next

gpt-oss-120b (medium) 平均分领先,为 5.9 vs 5.8。 Qwen3.8 Flash Next benchmark 成本更低,为 ~$0.011 vs $0.030。 Qwen3.8 Flash Next 更快,为 5.71s vs 31.58s,通过率为 47.8% 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
#252
总输出令牌
118,831
响应时间(平均)
31.58s
总成本
$0.030
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

它的得分接近这里的最高分(5.8 vs 5.9),同时成本比gpt-oss-120b (medium)低约 2.7 倍。

详细对比

指标 gpt-oss-120b gpt-oss-120b medium 发布日期: 2025-08-05 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next none 发布日期: 2026-10-04
分数 5.9 5.8
排名 #252 #258
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 47.8% 43.5%
不稳定测试 5 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.335 ~0.136
总成本 $0.030 ~$0.011
输入价格 $0.037 / 1M 不适用
输出价格 $0.170 / 1M 不适用
缓存读取价格 不适用 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 285,293 266,004
输出令牌 29,565 9,077
推理令牌 89,266 0
响应时间(平均) 31.58s 5.71s
响应时间(最大) 203.90s 65.25s
响应时间(总计) 536.78s 131.36s
参数量 117B 总计 (5.1B 激活) 180B 总计 (6B 激活)
开放状态 开源 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.

#252 gpt-oss-120b

medium
成本
$0.001
时间
26.7s
令牌
555 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-oss-120b 5.9 7.0 55.6% 1 38.37s 7,782 3,365 11,973
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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