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AI BENCHY
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Qwen3.5-9B vs MiMo-V2.5

平均分几乎持平,为 5.1 vs 5.1Qwen3.5-9B benchmark 成本更低,为 $0.021 vs $0.025MiMo-V2.5 更快,为 4.68s vs 19.19s,通过率为 19.7% vs 27.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-04

排名
#261
总输出令牌
37,484
响应时间(平均)
19.19s
总成本
$0.021
排名
#260
总输出令牌
16,464
响应时间(平均)
4.68s
总成本
$0.025
推荐模型 MiMo-V2.5

它在这里得分最高(5.1),同时响应速度比Qwen3.5-9B快约 4.1 倍。

详细对比

指标 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none 发布日期: 2026-03-02 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 none 发布日期: 2026-04-22
分数 5.1 5.1
排名 #261 #260
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.7 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 19.7% 27.3%
不稳定测试 1 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.490 0.769
总成本 $0.021 $0.025
输入价格 $0.100 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $0.280 / 1M
总输入令牌 144,416 141,052
输出令牌 37,484 16,464
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 19.19s 4.68s
响应时间(最大) 382.06s 55.36s
响应时间(总计) 422.25s 103.02s
参数量 9B 310B 总计 (15B 激活)
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#261 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

#260 MiMo-V2.5

none
成本
$0.007
时间
267.4s
令牌
25,283 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
MiMo-V2.5 5.5 10.0 33.3% 0 3.24s 7,440 696 0

快速对比

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