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Laguna S 2.1 (low) vs Qwen3.5-9B

Qwen3.5-9B 平均分领先，为 5.1 vs 5.0。 Qwen3.5-9B benchmark 成本更低，为 $0.021 vs $0.082。 Qwen3.5-9B 更快，为 19.19s vs 85.34s，通过率为 22.7% vs 19.7%。

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

排名
#266
总输出令牌
451,708
响应时间（平均）
85.34s
总成本
$0.082
排名
#261
总输出令牌
37,484
响应时间（平均）
19.19s
总成本
$0.021
推荐模型 Qwen3.5-9B

它在这里得分最高（5.1），同时成本比Laguna S 2.1 (low)低约 4.1 倍。

详细对比

指标 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low 发布日期: 2026-07-21 免费可用 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none 发布日期: 2026-03-02
分数 5.0 5.1
排名 #266 #261
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.0 9.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 22.7% 19.7%
不稳定测试 5 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.022 0.490
总成本 $0.082 $0.021
输入价格 $0.090 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $0.180 / 1M $0.150 / 1M
总输入令牌 118,752 144,416
输出令牌 67,823 37,484
推理令牌 383,885 0
响应时间（平均） 85.34s 19.19s
响应时间（最大） 814.73s 382.06s
响应时间（总计） 1877.49s 422.25s
参数量 118B 总计 (8B 激活) 9B
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.

#266 Laguna S 2.1

low
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
1,314 tok

#261 Qwen3.5-9B

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138
Qwen3.5-9B 3.9 7.8 11.1% 1 5.60s 7,913 1,042 0

快速对比

切换对比组合

DeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用MiniMax M2.7mediumvsLaguna S 2.1low免费可用GPT-4o-mininonevsLaguna S 2.1low免费可用Granite 4.2 8BlowvsQwen3.5-9BnoneMistral Small 4mediumvsQwen3.5-9BnoneNemotron 3.5 Lightningmedium免费可用vsQwen3.5-9BnoneMiniMax M2.7mediumvsQwen3.5-9BnoneMercury 2.5 PreviewlowvsQwen3.5-9BnoneNorth Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用Mercury 2.5 PreviewnonevsLaguna S 2.1low免费可用Laguna S 2.1low免费可用vsMiMo-V2.5noneGranite 4.2 8BmediumvsQwen3.5-9Bnone