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Particle-1 (low) vs Pareto (default)

平均分几乎持平,为 9.1 vs 9.1。 Particle-1 (low) benchmark 成本更低,为 $0.134 vs $1.520。 Particle-1 (low) 更快,为 18.93s vs 33.47s,通过率为 72.5% vs 87.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#53
总输出令牌
241,020
响应时间(平均)
18.93s
总成本
$0.134
排名
#49
总输出令牌
128,144
响应时间(平均)
33.47s
总成本
$1.520
推荐模型 Particle-1 (low)

它在这里得分最高(9.1),同时成本比Pareto (default)低约 11.4 倍。

详细对比

指标 Particle-1 Particle-1 low 发布日期: 2026-10-28 Pareto Pareto default 发布日期: 2026-09-18
分数 9.1 9.1
排名 #53 #49
可靠性 9.8 10.0
一致性 9.3 9.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 72.5% 87.0%
不稳定测试 2 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.836 8.000
总成本 $0.134 $1.520
输入价格 $0.050 / 1M $2.500 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $7.500 / 1M
缓存读取价格 $0.003 / 1M $0.250 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 264,977 223,559
输出令牌 6,605 128,144
推理令牌 234,415 0
响应时间(平均) 18.93s 33.47s
响应时间(最大) 173.97s 143.33s
响应时间(总计) 435.48s 769.84s
参数量 ~748B 总计 (~16B 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.

#53 Particle-1

low
成本
$0.006
时间
42.6s
令牌
10,625 tok

#49 Pareto

default
成本
$0.034
时间
170.7s
令牌
4,581 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
Particle-1 10.0 10.0 100.0% 0 21.73s 7,986 315 34,150
Pareto 10.0 10.0 100.0% 0 50.12s 7,471 1,949 0

切换对比组合