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Qwen3.7 Flash (high) vs Qwen3.8 27B (medium)

平均分几乎持平,为 7.8 vs 7.8。 未测量本地硬件成本,因此无法进行成本比较。 Qwen3.8 27B (medium) 更快,为 33.05s vs 41.37s,通过率为 71.2% vs 66.7%

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

排名
#71
总输出令牌
370,250
响应时间(平均)
41.37s
总成本
$0.052
排名
#68
总输出令牌
136,162
响应时间(平均)
33.05s
总成本
不适用
推荐模型 Qwen3.7 Flash (high)

它在本次比较中得分最高(7.8),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 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high 发布日期: 2026-07-28 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium 发布日期: 2026-08-14
分数 7.8 7.8
排名 #71 #68
可靠性 10.0 9.6
一致性 7.8 9.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 71.2% 66.7%
不稳定测试 6 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.398 不适用
总成本 $0.052 不适用
输入价格 $0.030 / 1M 不适用
输出价格 $0.130 / 1M 不适用
总输入令牌 116,331 98,266
输出令牌 12,330 1,861
推理令牌 357,920 134,301
响应时间(平均) 41.37s 33.05s
响应时间(最大) 431.47s 214.63s
响应时间(总计) 910.11s 694.04s
参数量 ~35B 总计 (~3B 激活) 27.3B
开放状态 闭源 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.

#71 Qwen3.7 Flash

high
无效SVG
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 tok

#68 Qwen3.8 27B

medium
成本
不适用
时间
43.4s
令牌
2,956 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
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350
Qwen3.8 27B 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808

快速对比

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