导航
Advertise here

Qwen3.5-27B (medium) vs Qwen3.7 Max

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 Qwen3.7 Max benchmark 成本更低,为 $0.451 vs $1.135。 Qwen3.7 Max 更快,为 7.85s vs 114.73s,通过率为 76.8% vs 69.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#97
总输出令牌
635,288
响应时间(平均)
114.73s
总成本
$1.135
排名
#101
总输出令牌
20,670
响应时间(平均)
7.85s
总成本
$0.451
推荐模型 Qwen3.7 Max

它在这里得分最高(7.9),同时成本比Qwen3.5-27B (medium)低约 2.5 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium 发布日期: 2026-02-24 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22
分数 7.9 7.9
排名 #97 #101
可靠性 10.0 9.9
一致性 7.9 10.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 76.8% 69.6%
不稳定测试 6 0
总运行次数 69 69
每个结果成本 8.104 3.070
总成本 $1.135 $0.451
输入价格 $0.195 / 1M $1.475 / 1M
输出价格 $1.560 / 1M $4.425 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.295 / 1M
缓存写入价格 不适用 $1.844 / 1M
总输入令牌 288,919 243,553
输出令牌 17,484 20,670
推理令牌 617,804 0
响应时间(平均) 114.73s 7.85s
响应时间(最大) 1026.43s 80.34s
响应时间(总计) 2638.74s 180.65s
参数量 27B ~1T 总计 (~40B 激活)
开放状态 开源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#97 Qwen3.5-27B

medium
成本
$0.008
时间
62.0s
令牌
3,099 tok

#101 Qwen3.7 Max

none
成本
$0.046
时间
195.0s
令牌
12,171 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
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388
Qwen3.7 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0

快速对比

切换对比组合