#158 Qwen3.6 27B
none- 成本
- $0.009
- 时间
- 83.0s
- 令牌
- 4,549 tok
Qwen: Qwen3.6 27B vs Xiaomi: MiMo-V2.5
Qwen3.6 27B 平均分领先，为 5.5 vs 5.1。 MiMo-V2.5 benchmark 成本更低，为 $0.025 vs $0.087。 MiMo-V2.5 更快，为 4.62s vs 10.65s，通过率为 45.5% vs 25.8%。
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。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-07-21
| 指标 | Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none | MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 none |
|---|---|---|
| 分数 | 5.5 | 5.1 |
| 排名 | #158 | #174 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 7.6 | 9.6 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 45.5% | 25.8% |
| 不稳定测试 | 6 | 1 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 1.220 | 0.770 |
| 总成本 | $0.087 | $0.025 |
| 输入价格 | $0.450 / 1M | $0.140 / 1M |
| 输出价格 | $2.700 / 1M | $0.280 / 1M |
| 总输入令牌 | 95,796 | 141,043 |
| 输出令牌 | 16,155 | 16,464 |
| 推理令牌 | 0 | 0 |
| 响应时间（平均） | 10.65s | 4.62s |
| 响应时间（最大） | 156.31s | 55.36s |
| 响应时间（总计） | 234.39s | 101.57s |
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#174 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
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 3.8 | 3.7 | 41.7% | 3 | 2.83s | 696 | 490 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 3.5 | 8.0 | 16.7% | 1 | 2.19s | 645 | 282 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 5.5 | 10.0 | 33.3% | 0 | 4.16s | 7,913 | 539 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 5.5 | 10.0 | 33.3% | 0 | 3.24s | 7,440 | 696 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 3.2 | 9.1 | 0.0% | 0 | 83.13s | 65,572 | 13,744 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 28.86s | 114,133 | 14,527 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 2.06s | 7,788 | 248 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.01s | 7,758 | 366 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 3.03s | 789 | 24 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 756ms | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 5.2 | 9.9 | 0.0% | 0 | 1.07s | 522 | 72 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 4.4 | 9.9 | 0.0% | 0 | 6.86s | 498 | 81 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 6.2 | 5.8 | 66.7% | 1 | 1.92s | 711 | 49 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 751ms | 684 | 72 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 5.15s | 714 | 639 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 5.4 | 10.0 | 33.3% | 0 | 2.13s | 678 | 166 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 9.5 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.74s | 10,881 | 339 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.43s | 8,238 | 231 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.03s | 210 | 11 | 0 | |
| MiMo-V2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.89s | 216 | 16 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Mistral Small 4mediumvsMiMo-V2.5noneKAT-Coder-Air V2.5mediumvsQwen3.6 27BnoneMiniMax M2.7mediumvsMiMo-V2.5noneKAT-Coder-Air V2.5highvsQwen3.6 27BnoneKAT-Coder-Air V2.5lowvsQwen3.6 27BnoneNemotron 3 Supermedium免费可用vsQwen3.6 27BnoneKAT-Coder-Air V2.5lowvsMiMo-V2.5noneNorth Mini Codemedium免费可用vsQwen3.6 27BnoneQwen3 Coder NextmediumvsMiMo-V2.5noneMistral Small 4mediumvsQwen3.6 27BnoneCobuddymediumvsMiMo-V2.5noneKAT-Coder-Air V2.5mediumvsMiMo-V2.5none