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AI BENCHY
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Qwen3.6 27B vs Qwen3.8 27B

平均分几乎持平,为 5.5 vs 5.5。 未测量本地硬件成本,因此无法进行成本比较。 Qwen3.8 27B 更快,为 3.12s vs 10.62s,通过率为 45.5% vs 40.9%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-15

排名
#209
总输出令牌
16,156
响应时间(平均)
10.62s
总成本
$0.116
排名
#211
总输出令牌
11,445
响应时间(平均)
3.12s
总成本
不适用
推荐模型 Qwen3.6 27B

它在本次比较中得分最高(5.5),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none 发布日期: 2026-04-20 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B none 发布日期: 2026-08-14
分数 5.5 5.5
排名 #209 #211
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.6 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 45.5% 40.9%
不稳定测试 6 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.220 不适用
总成本 $0.116 不适用
输入价格 $0.600 / 1M 不适用
输出价格 $3.600 / 1M 不适用
总输入令牌 95,805 122,463
输出令牌 16,156 11,445
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 10.62s 3.12s
响应时间(最大) 156.31s 44.76s
响应时间(总计) 233.68s 68.69s
参数量 27B 27.3B
开放状态 开源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#209 Qwen3.6 27B

none
成本
$0.009
时间
83.0s
令牌
4,549 tok

#211 Qwen3.8 27B

none
成本
不适用
时间
23.9s
令牌
1,922 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 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0
Qwen3.8 27B 5.5 10.0 33.3% 0 1.19s 7,911 408 0

快速对比

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