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Qwen3.8 27B (high) vs MiMo-V2.6-Pro (medium)

平均分几乎持平,为 8.7 vs 8.7。 Qwen3.8 27B (high) benchmark 成本更低,为 ~$0.298 vs $0.586。 MiMo-V2.6-Pro (medium) 更快,为 148.11s vs 166.34s,通过率为 78.3% vs 78.3%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#74
总输出令牌
677,080
响应时间(平均)
166.34s
总成本
~$0.298
排名
#75
总输出令牌
523,674
响应时间(平均)
148.11s
总成本
$0.586
推荐模型 Qwen3.8 27B (high)

它在这里得分最高(8.7),同时成本比MiMo-V2.6-Pro (medium)低约 2.0 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B high 发布日期: 2026-08-14 免费可用 MiMo-V2.6-Pro MiMo-V2.6-Pro medium 发布日期: 2026-09-22
分数 8.7 8.7
排名 #74 #75
可靠性 9.7 9.5
一致性 9.2 7.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 78.3% 78.3%
不稳定测试 2 7
总运行次数 69 69
每个结果成本 ~1.751 4.182
总成本 ~$0.298 $0.586
输入价格 不适用 $0.435 / 1M
输出价格 不适用 $0.870 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.004 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 348,967 298,476
输出令牌 1,005 7,762
推理令牌 676,075 515,918
响应时间(平均) 166.34s 148.11s
响应时间(最大) 640.85s 904.91s
响应时间(总计) 3825.81s 3406.53s
参数量 27.3B 1.02T 总计 (42B 激活)
开放状态 权重可用 开源

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.

#74 Qwen3.8 27B

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

#75 MiMo-V2.6-Pro

medium
成本
$0.012
时间
185.6s
令牌
13,493 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
MiMo-V2.6-Pro 8.2 7.2 88.9% 1 150.44s 7,422 785 94,571

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