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Laguna S 2.1 (high) vs Qwen3 Coder Next

平均分几乎持平,为 4.9 vs 4.9。 Qwen3 Coder Next benchmark 成本更低,为 $0.065 vs $0.147。 Qwen3 Coder Next 更快,为 19.73s vs 113.63s,通过率为 27.5% vs 24.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#305
总输出令牌
630,543
响应时间(平均)
113.63s
总成本
$0.147
排名
#304
总输出令牌
45,168
响应时间(平均)
19.73s
总成本
$0.065
推荐模型 Qwen3 Coder Next

它在这里得分最高(4.9),同时成本比Laguna S 2.1 (high)低约 2.3 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 Coder Next Qwen3 Coder Next none 发布日期: 2026-02-03
分数 4.9 4.9
排名 #305 #304
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.8 9.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 27.5% 24.6%
不稳定测试 6 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 3.664 1.300
总成本 $0.147 $0.065
输入价格 $0.090 / 1M $0.120 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 344,806 250,329
输出令牌 177,330 45,168
推理令牌 453,213 0
响应时间(平均) 113.63s 19.73s
响应时间(最大) 1190.11s 208.38s
响应时间(总计) 2613.48s 355.09s
参数量 118B 总计 (8B 激活) 80B 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.

#305 Laguna S 2.1

high
成本
$0.001
时间
6.8s
令牌
1,389 tok

#304 Qwen3 Coder Next

none
无效SVG
成本
$0.058
时间
246.3s
令牌
64,126 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 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0

快速对比

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