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Decider V1.1 27B (default) vs Qwen3.5-9B (medium)

Qwen3.5-9B (medium) 平均分领先,为 4.0 vs 2.6。 Decider V1.1 27B (default) benchmark 成本更低,为 $0.002 vs $0.106。 Decider V1.1 27B (default) 更快,为 320ms vs 110.18s,通过率为 17.4% vs 26.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-07

已对比模型

排名
#395
总输出令牌
69
响应时间(平均)
320ms
总成本
$0.002
排名
#365
总输出令牌
447,247
响应时间(平均)
110.18s
总成本
$0.106
推荐模型 Qwen3.5-9B (medium)

它在本次比较中得分最高(4.0),并且在 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Decider V1.1 27B Decider V1.1 27B default 发布日期: 2026-10-07 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B medium 发布日期: 2026-03-02
分数 2.6 4.0
排名 #395 #365
可靠性 10.0 8.7
一致性 5.2 7.9
尝试次数 36/69 69/69
测试正确
尝试通过率 17.4% 26.1%
不稳定测试 0 6
总运行次数 36 69
每个结果成本 0.037 3.523
总成本 $0.002 $0.106
输入价格 $0.020 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.150 / 1M
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 73,557 387,323
输出令牌 69 48,562
推理令牌 0 410,431
响应时间(平均) 320ms 110.18s
响应时间(最大) 491ms 569.97s
响应时间(总计) 3.84s 1873.00s
参数量 27B 9B
开放状态 开源 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.

#395 Decider V1.1 27B

default
此模型尚未生成任何展示结果。
成本
不适用
时间
-
令牌
0 tok

#365 Qwen3.5-9B

medium
成本
$0.001
时间
35.9s
令牌
3,030 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
Decider V1.1 27B 4.9 6.7 33.3% 0 305ms 32,733 12 0
Qwen3.5-9B 2.9 10.0 0.0% 0 100.88s 2,396 7,890 41,129

切换对比组合