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Laguna S 2.1 (high) vs Qwen3.6 35B A3B

Laguna S 2.1 (high) 平均分领先，为 5.4 vs 5.3。 Qwen3.6 35B A3B benchmark 成本更低，为 $0.051 vs $0.114。 Qwen3.6 35B A3B 更快，为 5.57s vs 111.60s，通过率为 27.3% vs 28.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-04

排名
#245
总输出令牌
584,864
响应时间（平均）
111.60s
总成本
$0.114
排名
#251
总输出令牌
45,905
响应时间（平均）
5.57s
总成本
$0.051
推荐模型 Qwen3.6 35B A3B

它的得分接近这里的最高分（5.3 vs 5.4），同时成本比Laguna S 2.1 (high)低约 2.2 倍。

详细对比

指标 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 high 发布日期: 2026-07-21 免费可用 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.4 5.3
排名 #245 #251
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 8.1
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 28.8%
不稳定测试 5 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.153 1.470
总成本 $0.114 $0.051
输入价格 $0.090 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $0.900 / 1M
总输入令牌 208,937 93,990
输出令牌 175,588 45,905
推理令牌 409,276 0
响应时间（平均） 111.60s 5.57s
响应时间（最大） 1190.11s 39.54s
响应时间（总计） 2455.24s 111.32s
参数量 118B 总计 (8B 激活) 35B 总计 (3B 激活)
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#245 Laguna S 2.1

high
成本
$0.001
时间
6.8s
令牌
1,389 tok

#251 Qwen3.6 35B A3B

none
成本
$0.008
时间
30.1s
令牌
6,317 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
Laguna S 2.1 5.3 7.2 44.4% 1 271.42s 6,496 59,355 151,009
Qwen3.6 35B A3B 5.5 10.0 33.3% 0 8.77s 7,911 11,161 0

快速对比

切换对比组合

DeepSeek V4 Flash 0731nonevsLaguna S 2.1high免费可用Kimi K2.5nonevsLaguna S 2.1high免费可用Laguna S 2.1high免费可用vsMiMo-V2.5-PrononeLaguna S 2.1high免费可用vsInkling SmallnoneGPT-5.6 LunanonevsLaguna S 2.1high免费可用KAT-Coder-Air V2.5lowvsLaguna S 2.1high免费可用Seed-2.0-CodenonevsLaguna S 2.1high免费可用Ling-2.6-1TnonevsLaguna S 2.1high免费可用DeepSeek V4 Flash 0423nonevsLaguna S 2.1high免费可用Granite 4.2 8BmediumvsQwen3.6 35B A3BnoneKAT-Coder-Air V2.5lowvsQwen3.6 35B A3BnoneLaguna S 2.1medium免费可用vsQwen3.6 35B A3Bnone