#155 Qwen3.5-9B
none
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AI BENCHY 对比
Qwen: Qwen3.5-9B vs Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro
摘要
Qwen3.5-9B vs MiMo-V2.5-Pro benchmark 对比：MiMo-V2.5-Pro 平均分领先，为 5.5 vs 4.6。 Qwen3.5-9B benchmark 成本更低，为 $0.006 vs $0.017。 MiMo-V2.5-Pro 更快，为 1.78s vs 1.89s，通过率为 20.6% vs 39.7%。
推荐模型: Qwen3.5-9B - 它提供了最佳整体取舍：得分有竞争力（4.6），成本低于MiMo-V2.5-Pro，响应时间也较均衡。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-06-10
| 指标 | Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none | MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro none |
|---|---|---|
| 分数 | 4.6 | 5.5 |
| 排名 | #155 | #124 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 9.7 | 8.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 20.6% | 39.7% |
| 不稳定测试 | 1 | 4 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 0.123 | 0.648 |
| 总成本 | $0.006 | $0.017 |
| 输入价格 | $0.100 / 1M | $0.435 / 1M |
| 输出价格 | $0.150 / 1M | $0.870 / 1M |
| 总输入令牌 | 48,041 | 30,724 |
| 输出令牌 | 3,952 | 3,043 |
| 推理令牌 | 0 | 0 |
| 响应时间（平均） | 1.89s | 1.78s |
| 响应时间（最大） | 6.03s | 8.32s |
| 响应时间（总计） | 39.68s | 37.42s |
Generation showcase
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#124 MiMo-V2.5-Pro
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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
| 反AI技巧 | 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 | 3.1 | 9.9 | 0.0% | 0 | 1.71s | 696 | 582 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 3.3 | 8.1 | 8.3% | 1 | 2.67s | 645 | 994 | 0 |
| 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-Pro | 4.3 | 7.8 | 22.2% | 1 | 1.41s | 6,559 | 485 | 0 |
| 综合 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 5.91s | 20,397 | 1,255 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.54s | 4,695 | 596 | 0 |
| 数据解析与提取 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 847ms | 7,788 | 249 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.32s | 7,758 | 249 | 0 |
| 领域专项 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 464ms | 789 | 24 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 877ms | 753 | 27 | 0 |
| 通用智能 | 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 | 4.4 | 9.9 | 0.0% | 0 | 552ms | 522 | 99 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 4.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.58s | 498 | 87 | 0 |
| 指令遵循 | 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 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 514ms | 711 | 75 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 6.4 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.03s | 684 | 66 | 0 |
| 谜题求解 | 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 | 3.2 | 10.0 | 0.0% | 0 | 621ms | 714 | 347 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 6.7 | 4.7 | 77.8% | 2 | 1.30s | 678 | 267 | 0 |
| 工具调用 | 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 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.27s | 8,301 | 273 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.30s | 8,238 | 258 | 0 |
| 常识问答 | 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 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 2.32s | 210 | 6 | 0 | |
| MiMo-V2.5-Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 1.89s | 216 | 14 | 0 |
快速对比
切换对比组合
CobuddymediumvsMiMo-V2.5-PrononeMiniMax M2.5mediumvsMiMo-V2.5-PrononeMiniMax M2.7mediumvsMiMo-V2.5-PrononeMistral Small 4mediumvsMiMo-V2.5-PrononeQwen3.5-9BnonevsGLM 4.7 FlashmediumNemotron 3 Supermedium免费可用vsMiMo-V2.5-PrononeDeepSeek V4 ProhighvsMiMo-V2.5-Prononegpt-oss-120bmedium免费可用vsMiMo-V2.5-PrononeMistral Small 4mediumvsQwen3.5-9BnoneMiniMax M2.7mediumvsQwen3.5-9BnoneMiniMax M2.5mediumvsQwen3.5-9BnoneGPT-5 NanomediumvsMiMo-V2.5-Pronone