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Qwen3.7 Max vs Grok 4.7 (high)

平均分几乎持平,为 7.4 vs 7.5Qwen3.7 Max benchmark 成本更低,为 $0.197 vs $2.180Qwen3.7 Max 更快,为 4.56s vs 113.10s,通过率为 68.2% vs 75.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-21

已对比模型

排名
#120
总输出令牌
12,446
响应时间(平均)
4.56s
总成本
$0.197
排名
#110
总输出令牌
416,086
响应时间(平均)
113.10s
总成本
$2.180
推荐模型 Qwen3.7 Max

它在这里得分最高(7.4),同时成本比Grok 4.7 (high)低约 11.1 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22 Grok 4.7 Grok 4.7 high 发布日期: 2026-09-21
分数 7.4 7.5
排名 #120 #110
可靠性 9.9 9.5
一致性 10.0 7.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 68.2% 75.8%
不稳定测试 0 7
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.581 16.765
总成本 $0.197 $2.180
输入价格 $1.475 / 1M $1.600 / 1M
输出价格 $4.425 / 1M $4.800 / 1M
总输入令牌 95,992 113,892
输出令牌 12,446 6,907
推理令牌 0 409,179
响应时间(平均) 4.56s 113.10s
响应时间(最大) 72.30s 573.57s
响应时间(总计) 100.30s 2488.20s
参数量 ~1T 总计 (~40B 激活) ~1.7T 总计 (~170B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#120 Qwen3.7 Max

none
成本
$0.046
时间
195.0s
令牌
12,171 tok

#110 SpaceXAI: Grok 4.7

high
成本
$0.110
时间
301.3s
令牌
23,143 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 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0
Grok 4.7 6.0 4.6 66.7% 2 335.92s 10,266 353 199,976

快速对比

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