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AI BENCHY
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Laguna S 2.1 (high) vs Qwen3.8 27B

Qwen3.8 27B 平均分领先，为 5.5 vs 5.4。 未测量本地硬件成本，因此无法进行成本比较。 Qwen3.8 27B 更快，为 3.12s vs 111.60s，通过率为 27.3% vs 40.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-08-15

排名
#220
总输出令牌
584,864
响应时间（平均）
111.60s
总成本
$0.114
排名
#211
总输出令牌
11,445
响应时间（平均）
3.12s
总成本
不适用
推荐模型 Qwen3.8 27B

它在这里得分最高（5.5），同时响应速度比Laguna S 2.1 (high)快约 35.7 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 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B none 发布日期: 2026-08-14
分数 5.4 5.5
排名 #220 #211
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 27.3% 40.9%
不稳定测试 5 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.153 不适用
总成本 $0.114 不适用
输入价格 $0.090 / 1M 不适用
输出价格 $0.180 / 1M 不适用
总输入令牌 208,937 122,463
输出令牌 175,588 11,445
推理令牌 409,276 0
响应时间（平均） 111.60s 3.12s
响应时间（最大） 1190.11s 44.76s
响应时间（总计） 2455.24s 68.69s
参数量 118B 总计 (8B 激活) 27.3B
开放状态 权重可用 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#220 Laguna S 2.1

high
成本
$0.001
时间
6.8s
令牌
1,389 tok

#211 Qwen3.8 27B

none
成本
不适用
时间
23.9s
令牌
1,922 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
Qwen3.8 27B 5.5 10.0 33.3% 0 1.19s 7,911 408 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 SmallnoneNemotron 3.5 Lightninghigh免费可用vsQwen3.8 27BnoneGPT-5.6 LunanonevsLaguna S 2.1high免费可用KAT-Coder-Air V2.5lowvsLaguna S 2.1high免费可用KAT-Coder-Air V2.5mediumvsQwen3.8 27BnoneSeed-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Laguna S 2.1high免费可用vsQwen3.6 35B A3Bnone