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已对比模型

Qwen3.8 27B (high) vs Qwen3.8 27B (medium) vs Qwen3.8 27B (low) vs Qwen3.8 27B 基准对比: Qwen3.8 27B (high) 在分数上以 8.4 领先。 Qwen3.8 27B (low) 在可靠性上以 10.0 领先。 Qwen3.8 27B 的总成本最低,为 ~$0.006Qwen3.8 27B 最快,为 3.12s

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

排名
#42
总输出令牌
656,635
响应时间(平均)
167.89s
总成本
~$0.287
排名
#68
总输出令牌
136,162
响应时间(平均)
33.05s
总成本
~$0.058
排名
#61
总输出令牌
169,329
响应时间(平均)
39.11s
总成本
~$0.071
排名
#214
总输出令牌
11,445
响应时间(平均)
3.12s
总成本
~$0.006
推荐模型 Qwen3.8 27B

它提供了最佳整体取舍:得分有竞争力(5.5),成本低于本次比较中的其他模型,响应时间也较均衡。

详细对比

指标 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high 发布日期: 2026-08-14 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium 发布日期: 2026-08-14 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B low 发布日期: 2026-08-14 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B none 发布日期: 2026-08-14
分数 8.4 7.8 7.9 5.5
排名 #42 #68 #61 #214
可靠性 9.6 9.6 10.0 10.0
一致性 9.2 9.7 10.0 10.0
尝试次数 66/66 66/66 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 77.3% 66.7% 68.2% 40.9%
不稳定测试 2 1 0 0
总运行次数 66 66 66 66
每个结果成本 ~1.792 ~0.409 ~0.473 ~0.063
总成本 ~$0.287 ~$0.058 ~$0.071 ~$0.006
输入价格 不适用 不适用 不适用 不适用
输出价格 不适用 不适用 不适用 不适用
总输入令牌 100,179 98,266 99,705 122,463
输出令牌 904 1,861 1,545 11,445
推理令牌 655,731 134,301 167,784 0
响应时间(平均) 167.89s 33.05s 39.11s 3.12s
响应时间(最大) 640.85s 214.63s 376.04s 44.76s
响应时间(总计) 3693.54s 694.04s 860.51s 68.69s
参数量 27.3B 27.3B 27.3B 27.3B
开放状态 权重可用 权重可用 权重可用 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.

#42 Qwen3.8 27B

high
成本
~$0.008
时间
270.1s
令牌
18,963 tok

#68 Qwen3.8 27B

medium
成本
~$0.002
时间
43.4s
令牌
2,956 tok

#61 Qwen3.8 27B

low
成本
~$0.003
时间
92.8s
令牌
6,902 tok

#214 Qwen3.8 27B

none
成本
~$0.001
时间
23.9s
令牌
1,922 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
Qwen3.8 27B 8.1 7.0 88.9% 1 248.62s 8,235 346 143,335
Qwen3.8 27B 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808
Qwen3.8 27B 7.7 10.0 66.7% 0 140.92s 8,127 585 86,694
Qwen3.8 27B 5.5 10.0 33.3% 0 1.19s 7,911 408 0

快速对比

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