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Qwen3.7 Max vs MiMo-V2.6-Flash (medium)

Qwen3.7 Max 平均分领先,为 7.4 vs 7.4MiMo-V2.6-Flash (medium) benchmark 成本更低,为 $0.190 vs $0.197Qwen3.7 Max 更快,为 4.56s vs 60.62s,通过率为 68.2% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-22

已对比模型

排名
#121
总输出令牌
12,446
响应时间(平均)
4.56s
总成本
$0.197
排名
#126
总输出令牌
615,978
响应时间(平均)
60.62s
总成本
$0.190
推荐模型 Qwen3.7 Max

它在这里得分最高(7.4),同时响应速度比MiMo-V2.6-Flash (medium)快约 13.3 倍。

详细对比

指标 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22 MiMo-V2.6-Flash MiMo-V2.6-Flash medium 发布日期: 2026-09-22
分数 7.4 7.4
排名 #121 #126
可靠性 9.9 10.0
一致性 10.0 7.8
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 68.2% 65.2%
不稳定测试 0 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.581 1.723
总成本 $0.197 $0.190
输入价格 $1.475 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $4.425 / 1M $0.280 / 1M
总输入令牌 95,992 121,240
输出令牌 12,446 7,516
推理令牌 0 608,462
响应时间(平均) 4.56s 60.62s
响应时间(最大) 72.30s 357.28s
响应时间(总计) 100.30s 1333.53s
参数量 ~1T 总计 (~40B 激活) 309B 总计 (15B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#121 Qwen3.7 Max

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

#126 MiMo-V2.6-Flash

medium
成本
$0.004
时间
61.0s
令牌
10,798 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
MiMo-V2.6-Flash 7.2 5.1 77.8% 2 18.23s 7,422 533 31,521

快速对比

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