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AI BENCHY
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已对比模型

Qwen3.6 35B A3B (medium) vs Qwen3.5-27B (medium) vs DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 基准对比: DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 在分数上以 7.6 领先。 Qwen3.6 35B A3B (medium) 在可靠性上以 10.0 领先。 DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 的总成本最低,为 $0.031DeepSeek V4 Flash 0423 (high) 最快,为 51.81s

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

排名
#148
总输出令牌
743,292
响应时间(平均)
58.49s
总成本
$0.750
排名
#87
总输出令牌
614,909
响应时间(平均)
113.28s
总成本
$0.982
排名
#76
总输出令牌
211,310
响应时间(平均)
51.81s
总成本
$0.031
推荐模型 DeepSeek V4 Flash 0423 (high)

它在这里得分最高(7.6),同时成本比本次比较中的其他模型低约 28.1 倍。

详细对比

指标 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B medium 发布日期: 2026-04-20 Qwen3.5-27B Qwen3.5-27B medium 发布日期: 2026-02-24 DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 high 发布日期: 2026-04-24
分数 6.6 7.5 7.6
排名 #148 #87 #76
可靠性 10.0 10.0 10.0
一致性 9.2 7.8 8.5
尝试次数 66/66 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 57.6% 75.8% 69.7%
不稳定测试 2 6 4
总运行次数 66 66 66
每个结果成本 6.212 8.217 0.446
总成本 $0.750 $0.982 $0.031
输入价格 $0.150 / 1M $0.195 / 1M $0.066 / 1M
输出价格 $1.000 / 1M $1.560 / 1M $0.132 / 1M
总输入令牌 85,148 111,644 108,480
输出令牌 61,736 16,113 37,229
推理令牌 681,556 598,796 174,081
响应时间(平均) 58.49s 113.28s 51.81s
响应时间(最大) 817.57s 1026.43s 218.13s
响应时间(总计) 1169.83s 2492.26s 1139.75s
参数量 35B 总计 (3B 激活) 27B 284B 总计 (13B 激活)
开放状态 开源 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.

#148 Qwen3.6 35B A3B

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#87 Qwen3.5-27B

medium
成本
$0.008
时间
62.0s
令牌
3,099 tok

#76 DeepSeek V4 Flash 0423

high
成本
$0.003
时间
93.1s
令牌
7,926 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 35B A3B 7.7 10.0 66.7% 0 50.55s 5,051 7,929 37,223
Qwen3.5-27B 6.2 7.1 55.6% 1 160.69s 7,895 6,381 89,388
DeepSeek V4 Flash 0423 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862

快速对比

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