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Qwen3.5-35B-A3B (medium) vs Qwen3.7 Flash

平均分几乎持平，为 6.1 vs 6.1。 Qwen3.7 Flash benchmark 成本更低，为 $0.019 vs $1.148。 Qwen3.7 Flash 更快，为 10.05s vs 110.84s，通过率为 65.2% vs 36.4%。

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

已对比模型

排名
#197
总输出令牌
893,463
响应时间（平均）
110.84s
总成本
$1.148
排名
#199
总输出令牌
90,507
响应时间（平均）
10.05s
总成本
$0.019
推荐模型 Qwen3.7 Flash

它在这里得分最高（6.1），同时成本比Qwen3.5-35B-A3B (medium)低约 62.6 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B medium 发布日期: 2026-02-24 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash none 发布日期: 2026-07-28
分数 6.1 6.1
排名 #197 #199
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.6 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 65.2% 36.4%
不稳定测试 6 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 9.806 0.262
总成本 $1.148 $0.019
输入价格 $0.313 / 1M $0.030 / 1M
输出价格 $1.250 / 1M $0.130 / 1M
总输入令牌 130,450 218,740
输出令牌 54,857 90,507
推理令牌 838,606 0
响应时间（平均） 110.84s 10.05s
响应时间（最大） 950.25s 186.24s
响应时间（总计） 2438.58s 221.13s
参数量 35B 总计 (3B 激活) ~35B 总计 (~3B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#197 Qwen3.5-35B-A3B

medium
成本
$0.009
时间
71.4s
令牌
8,631 tok

#199 Qwen3.7 Flash

none
成本
$0.001
时间
34.0s
令牌
4,814 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
Qwen3.5-35B-A3B 5.9 9.3 33.3% 0 206.65s 4,106 23,844 111,462
Qwen3.7 Flash 5.5 10.0 33.3% 0 1.55s 7,911 855 0

快速对比

切换对比组合

gpt-oss-120bmediumvsQwen3.7 FlashnoneQwen3.7 FlashnonevsInklinglowGemini 3.1 Flash LiteminimalvsQwen3.5-35B-A3BmediumGemini 3.1 Flash LitenonevsQwen3.5-35B-A3BmediumTrinity Large ThinkingmediumvsQwen3.7 FlashnoneQwen3.5-35B-A3BmediumvsInklinglowClaude Sonnet 5nonevsQwen3.5-35B-A3BmediumGemini 3.1 Flash LiteminimalvsQwen3.7 FlashnoneGemma 4 31Bnone免费可用vsQwen3.5-35B-A3BmediumGPT-5.6 LunalowvsQwen3.5-35B-A3BmediumSeed-2.0-LitenonevsQwen3.5-35B-A3BmediumGPT-5.6 LunalowvsQwen3.7 Flashnone