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Qwen3.8 27B vs MiMo-V2.5-Pro

Qwen3.8 27B 平均分领先,为 5.5 vs 5.4。 未测量本地硬件成本,因此无法进行成本比较。 Qwen3.8 27B 更快,为 3.12s vs 4.24s,通过率为 40.9% vs 33.3%

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

排名
#211
总输出令牌
11,445
响应时间(平均)
3.12s
总成本
不适用
排名
#217
总输出令牌
15,362
响应时间(平均)
4.24s
总成本
$0.068
推荐模型 Qwen3.8 27B

它在本次比较中得分最高(5.5),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B none 发布日期: 2026-08-14 MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro none 发布日期: 2026-04-22
分数 5.5 5.4
排名 #211 #217
可靠性 10.0 10.0
一致性 10.0 8.6
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 40.9% 33.3%
不稳定测试 0 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 不适用 1.808
总成本 不适用 $0.068
输入价格 不适用 $0.435 / 1M
输出价格 不适用 $0.870 / 1M
总输入令牌 122,463 124,808
输出令牌 11,445 15,362
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 3.12s 4.24s
响应时间(最大) 44.76s 53.13s
响应时间(总计) 68.69s 93.28s
参数量 27.3B 1.02T 总计 (42B 激活)
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#211 Qwen3.8 27B

none
成本
不适用
时间
23.9s
令牌
1,922 tok

#217 MiMo-V2.5-Pro

none
成本
$0.004
时间
46.4s
令牌
4,025 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 5.5 10.0 33.3% 0 1.19s 7,911 408 0
MiMo-V2.5-Pro 4.3 7.8 22.2% 1 1.41s 6,559 485 0

快速对比

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