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Qwen3.8 27B (low) vs Grok 4.7 (low)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9Qwen3.8 27B (low) benchmark 成本更低,为 ~$0.071 vs $1.320Qwen3.8 27B (low) 更快,为 39.11s vs 59.02s,通过率为 68.2% vs 77.3%

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
#85
总输出令牌
169,329
响应时间(平均)
39.11s
总成本
~$0.071
排名
#81
总输出令牌
231,848
响应时间(平均)
59.02s
总成本
$1.320
推荐模型 Qwen3.8 27B (low)

它在这里得分最高(7.9),同时成本比Grok 4.7 (low)低约 18.6 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B low 发布日期: 2026-08-14 Grok 4.7 Grok 4.7 low 发布日期: 2026-09-21
分数 7.9 7.9
排名 #85 #81
可靠性 10.0 10.0
一致性 10.0 8.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 68.2% 77.3%
不稳定测试 0 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 ~0.473 9.422
总成本 ~$0.071 $1.320
输入价格 不适用 $1.600 / 1M
输出价格 不适用 $4.800 / 1M
总输入令牌 99,705 128,832
输出令牌 1,545 6,840
推理令牌 167,784 225,008
响应时间(平均) 39.11s 59.02s
响应时间(最大) 376.04s 389.63s
响应时间(总计) 860.51s 1298.42s
参数量 27.3B ~1.7T 总计 (~170B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#85 Qwen3.8 27B

low
成本
~$0.003
时间
92.8s
令牌
6,902 tok

#81 SpaceXAI: Grok 4.7

low
成本
$0.007
时间
15.2s
令牌
1,537 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 7.7 10.0 66.7% 0 140.92s 8,127 585 86,694
Grok 4.7 8.4 7.4 88.9% 1 189.08s 9,579 346 99,053

快速对比

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