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Particle-1 (xhigh) vs Qwen3.8 27B (high)

平均分几乎持平,为 8.7 vs 8.7。 Particle-1 (xhigh) benchmark 成本更低,为 $0.219 vs ~$0.298。 Particle-1 (xhigh) 更快,为 33.94s vs 166.34s,通过率为 75.4% vs 78.3%。

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
#79
总输出令牌
406,520
响应时间(平均)
33.94s
总成本
$0.219
排名
#81
总输出令牌
677,080
响应时间(平均)
166.34s
总成本
~$0.298
推荐模型 Particle-1 (xhigh)

它在这里得分最高(8.7),同时响应速度比Qwen3.8 27B (high)快约 4.9 倍。

详细对比

指标 Particle-1 Particle-1 xhigh 发布日期: 2026-10-28 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high 发布日期: 2026-08-14 免费可用
分数 8.7 8.7
排名 #79 #81
可靠性 9.7 9.7
一致性 8.2 9.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 75.4% 78.3%
不稳定测试 5 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.457 ~1.751
总成本 $0.219 ~$0.298
输入价格 $0.050 / 1M 不适用
输出价格 $0.500 / 1M 不适用
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 303,005 348,967
输出令牌 8,956 1,005
推理令牌 397,564 676,075
响应时间(平均) 33.94s 166.34s
响应时间(最大) 311.98s 640.85s
响应时间(总计) 780.68s 3825.81s
参数量 ~748B 总计 (~16B 激活) 27.3B
开放状态 闭源 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.

#79 Particle-1

xhigh
成本
$0.005
时间
58.0s
令牌
9,958 tok

#81 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
Particle-1 8.2 7.2 88.9% 1 65.84s 7,986 403 117,638
Qwen3.8 27B 8.1 7.0 88.9% 1 248.62s 8,235 346 143,335

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