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Particle-1 (max) vs Qwen3.5-27B (medium)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 Particle-1 (max) benchmark 成本更低,为 $0.361 vs $1.135。 Particle-1 (max) 更快,为 46.27s vs 114.73s,通过率为 68.1% vs 76.8%。

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
#146
总输出令牌
683,473
响应时间(平均)
46.27s
总成本
$0.361
排名
#141
总输出令牌
635,288
响应时间(平均)
114.73s
总成本
$1.135
推荐模型 Particle-1 (max)

它在这里得分最高(7.9),同时成本比Qwen3.5-27B (medium)低约 3.1 倍。

详细对比

指标 Particle-1 Particle-1 max 发布日期: 2026-10-28 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium 发布日期: 2026-02-24
分数 7.9 7.9
排名 #146 #141
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.5 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 68.1% 76.8%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.772 8.104
总成本 $0.361 $1.135
输入价格 $0.050 / 1M $0.195 / 1M
输出价格 $0.500 / 1M $1.560 / 1M
缓存读取价格 $0.003 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 371,281 288,919
输出令牌 9,043 17,484
推理令牌 674,430 617,804
响应时间(平均) 46.27s 114.73s
响应时间(最大) 271.00s 1026.43s
响应时间(总计) 1064.17s 2638.74s
参数量 ~748B 总计 (~16B 激活) 27B
开放状态 闭源 开源

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.

#146 Particle-1

max
成本
$0.006
时间
45.4s
令牌
11,126 tok

#141 Qwen3.5-27B

medium
成本
$0.008
时间
62.0s
令牌
3,099 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 6.3 4.2 77.8% 2 79.29s 7,986 221 183,104
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388

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