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Qwen3.5-27B vs Qwen3.8 27B (medium)

平均分几乎持平,为 7.2 vs 7.2。 Qwen3.8 27B (medium) benchmark 成本更低,为 ~$0.073 vs $0.116。 Qwen3.5-27B 更快,为 9.98s vs 40.09s,通过率为 47.8% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-09

已对比模型

排名
#149
总输出令牌
36,422
响应时间(平均)
9.98s
总成本
$0.116
排名
#151
总输出令牌
170,696
响应时间(平均)
40.09s
总成本
~$0.073
推荐模型 Qwen3.5-27B

它在这里得分最高(7.2),同时响应速度比Qwen3.8 27B (medium)快约 4.0 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B none 发布日期: 2026-02-24 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium 发布日期: 2026-08-14 免费可用
分数 7.2 7.2
排名 #149 #151
可靠性 10.0 9.7
一致性 9.4 9.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 47.8% 66.7%
不稳定测试 2 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.153 ~0.520
总成本 $0.116 ~$0.073
输入价格 $0.195 / 1M 不适用
输出价格 $1.560 / 1M 不适用
缓存读取价格 不适用 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 283,977 277,164
输出令牌 36,422 1,913
推理令牌 0 168,783
响应时间(平均) 9.98s 40.09s
响应时间(最大) 124.53s 214.63s
响应时间(总计) 229.52s 881.89s
参数量 27B 27.3B
开放状态 开源 权重可用

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.

#149 Qwen3.5-27B

none
成本
$0.007
时间
42.9s
令牌
4,273 tok

#151 Qwen3.8 27B

medium
成本
~$0.002
时间
43.4s
令牌
2,956 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 5.8 10.0 33.3% 0 1.80s 7,913 415 0
Qwen3.8 27B 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808

切换对比组合