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

Qwen3.6 35B A3B 平均分领先，为 5.3 vs 5.0。 Qwen3.6 35B A3B benchmark 成本更低，为 $0.061 vs $0.091。 Qwen3.6 35B A3B 更快，为 5.52s vs 85.35s，通过率为 25.8% vs 31.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-07-25

排名
#187
总输出令牌
451,708
响应时间（平均）
85.35s
总成本
$0.091
排名
#175
总输出令牌
46,957
响应时间（平均）
5.52s
总成本
$0.061
推荐模型 Qwen3.6 35B A3B

它在这里得分最高（5.3），同时成本比Laguna S 2.1 (low)低约 1.5 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 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.0 5.3
排名 #187 #175
可靠性 9.9 10.0
一致性 7.8 7.7
测试正确
尝试通过率 25.8% 31.8%
不稳定测试 6 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.022 1.496
总成本 $0.091 $0.061
输入价格 $0.100 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $0.200 / 1M $1.000 / 1M
总输入令牌 118,746 93,979
输出令牌 67,823 46,957
推理令牌 383,885 0
响应时间（平均） 85.35s 5.52s
响应时间（最大） 814.73s 39.54s
响应时间（总计） 1877.64s 110.40s

Hamster playing table tennis

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

#187 Laguna S 2.1

low
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
1,314 tok

#175 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 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138
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 V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用MiniMax M2.7mediumvsLaguna S 2.1low免费可用Laguna S 2.1high免费可用vsQwen3.6 35B A3BnoneGPT-4o-mininonevsLaguna S 2.1low免费可用North Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用KAT-Coder-Air V2.5lowvsQwen3.6 35B A3BnoneLaguna S 2.1low免费可用vsQwen3.5-9BnoneLaguna S 2.1medium免费可用vsQwen3.6 35B A3BnoneLaguna S 2.1low免费可用vsMiMo-V2.5noneMistral Small 4mediumvsLaguna S 2.1low免费可用Laguna S 2.1low免费可用vsGLM 4.7 FlashnoneLaguna S 2.1low免费可用vsQwen3 Coder Nextnone