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Qwen3.6 27B (medium) vs Qwen3.7 Flash (high)

平均分几乎持平,为 7.2 vs 7.2。 Qwen3.7 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.063 vs $1.021。 Qwen3.7 Flash (high) 更快,为 45.48s vs 107.79s,通过率为 62.3% vs 71.0%。

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
#177
总输出令牌
287,899
响应时间(平均)
107.79s
总成本
$1.021
排名
#173
总输出令牌
409,818
响应时间(平均)
45.48s
总成本
$0.063
推荐模型 Qwen3.7 Flash (high)

它在这里得分最高(7.2),同时成本比Qwen3.6 27B (medium)低约 16.4 倍。

详细对比

指标 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B medium 发布日期: 2026-04-20 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high 发布日期: 2026-07-28
分数 7.2 7.2
排名 #177 #173
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.7 7.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 62.3% 71.0%
不稳定测试 7 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 7.677 0.478
总成本 $1.021 $0.063
输入价格 $0.320 / 1M $0.030 / 1M
输出价格 $3.250 / 1M $0.130 / 1M
缓存读取价格 $0.030 / 1M $0.006 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.039 / 1M
总输入令牌 264,147 293,775
输出令牌 34,419 13,527
推理令牌 253,480 396,291
响应时间(平均) 107.79s 45.48s
响应时间(最大) 1085.11s 431.47s
响应时间(总计) 2479.26s 1045.97s
参数量 27B ~35B 总计 (~3B 激活)
开放状态 开源 闭源

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.

#177 Qwen3.6 27B

medium
成本
$0.009
时间
39.6s
令牌
3,090 tok

#173 Qwen3.7 Flash

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 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
Qwen3.6 27B 7.7 10.0 66.7% 0 142.99s 5,051 7,968 43,367
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350

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