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Qwen3.5-9B vs Qwen3 Coder Next (default)

平均分几乎持平,为 4.9 vs 4.9。 Qwen3.5-9B benchmark 成本更低,为 $0.041 vs $0.067。 Qwen3 Coder Next (default) 更快,为 19.73s vs 37.19s,通过率为 18.8% vs 24.6%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#362
总输出令牌
70,427
响应时间(平均)
37.19s
总成本
$0.041
排名
#357
总输出令牌
45,168
响应时间(平均)
19.73s
总成本
$0.067
推荐模型 Qwen3 Coder Next (default)

它在这里得分最高(4.9),同时响应速度比Qwen3.5-9B快约 1.9 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none 发布日期: 2026-03-02 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next default 发布日期: 2026-02-03
分数 4.9 4.9
排名 #362 #357
可靠性 9.8 10.0
一致性 9.7 9.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 18.8% 24.6%
不稳定测试 1 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.022 1.300
总成本 $0.041 $0.067
输入价格 $0.100 / 1M $0.120 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $0.800 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.070 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 307,670 250,329
输出令牌 70,427 45,168
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 37.19s 19.73s
响应时间(最大) 433.02s 208.38s
响应时间(总计) 855.27s 355.09s
参数量 9B 80B 总计 (3B 激活)
开放状态 开源 开源

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.

#362 Qwen3.5-9B

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#357 Qwen3 Coder Next

default
无效SVG
成本
$0.058
时间
246.3s
令牌
64,126 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
Qwen3.5-9B 3.9 7.8 11.1% 1 5.60s 7,913 1,042 0
Qwen3 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0

切换对比组合