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Qwen3.7 Flash vs Qwen3.8 Flash Next

平均分几乎持平,为 5.9 vs 5.8。 Qwen3.8 Flash Next benchmark 成本更低,为 ~$0.011 vs $0.028。 Qwen3.8 Flash Next 更快,为 5.71s vs 14.70s,通过率为 36.2% vs 43.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#257
总输出令牌
117,742
响应时间(平均)
14.70s
总成本
$0.028
排名
#258
总输出令牌
9,077
响应时间(平均)
5.71s
总成本
~$0.011
推荐模型 Qwen3.8 Flash Next

它在这里得分最高(5.8),同时成本比Qwen3.7 Flash低约 2.6 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash none 发布日期: 2026-07-28 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next none 发布日期: 2026-10-04
分数 5.9 5.8
排名 #257 #258
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.0 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 36.2% 43.5%
不稳定测试 3 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.395 ~0.136
总成本 $0.028 ~$0.011
输入价格 $0.030 / 1M 不适用
输出价格 $0.130 / 1M 不适用
缓存读取价格 $0.006 / 1M 不适用
缓存写入价格 $0.039 / 1M 不适用
总输入令牌 410,787 266,004
输出令牌 117,742 9,077
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 14.70s 5.71s
响应时间(最大) 186.24s 65.25s
响应时间(总计) 338.13s 131.36s
参数量 ~35B 总计 (~3B 激活) 180B 总计 (6B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

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.

#257 Qwen3.7 Flash

none
成本
$0.001
时间
34.0s
令牌
4,814 tok

#258 Qwen3.8 Flash Next

none
成本
~$0.001
时间
27.5s
令牌
2,983 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 5.5 10.0 33.3% 0 1.55s 7,911 855 0
Qwen3.8 Flash Next 5.5 10.0 33.3% 0 1.64s 7,911 669 0

快速对比

切换对比组合

gpt-oss-120bmediumvsQwen3.7 FlashnoneLing 3.0 FlashhighvsQwen3.8 Flash NextnoneGemini 3.1 Flash LiteminimalvsQwen3.7 Flashnonegpt-oss-120bmediumvsQwen3.8 Flash NextnoneLing 3.0 FlashhighvsQwen3.7 FlashnoneRing 2.6 1tmediumvsQwen3.8 Flash NextnoneTrinity Large ThinkinghighvsQwen3.8 Flash NextnoneGemini 3.1 Flash LiteminimalvsQwen3.8 Flash NextnoneGPT-5 NanomediumvsQwen3.8 Flash NextnoneQwen3.7 FlashnonevsInkling Smallmedium免费可用Ring 2.6 1tmediumvsQwen3.7 FlashnoneTrinity Large ThinkinghighvsQwen3.7 Flashnone