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Laguna S 2.1 (medium) vs Qwen3.8 27B

Qwen3.8 27B 平均分领先,为 5.5 vs 5.4。 Qwen3.8 27B benchmark 成本更低,为 ~$0.006 vs $0.053。 Qwen3.8 27B 更快,为 3.12s vs 58.42s,通过率为 24.2% vs 40.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-28

已对比模型

排名
#282
总输出令牌
339,595
响应时间(平均)
58.42s
总成本
$0.053
排名
#277
总输出令牌
11,445
响应时间(平均)
3.12s
总成本
~$0.006
推荐模型 Qwen3.8 27B

它在这里得分最高(5.5),同时成本比Laguna S 2.1 (medium)低约 9.2 倍。

详细对比

指标 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 medium 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 #282 #277
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.8 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 24.2% 40.9%
不稳定测试 3 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.451 ~0.063
总成本 $0.053 ~$0.006
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 86,647 122,463
输出令牌 97,298 11,445
推理令牌 242,297 0
响应时间(平均) 58.42s 3.12s
响应时间(最大) 560.31s 44.76s
响应时间(总计) 1285.26s 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.

#282 Laguna S 2.1

medium
成本
$0.001
时间
4.0s
令牌
867 tok

#277 Qwen3.8 27B

none
成本
~$0.001
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% 1 158.98s 7,917 93,354 106,718
Qwen3.8 27B 5.5 10.0 33.3% 0 1.19s 7,911 408 0

快速对比

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