导航
Advertise here

Qwen3.8 Flash Next vs Hy4 (high)

平均分几乎持平,为 5.8 vs 5.8。 Qwen3.8 Flash Next benchmark 成本更低,为 ~$0.011 vs $3.055。 Qwen3.8 Flash Next 更快,为 5.71s vs 219.63s,通过率为 43.5% vs 56.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#325
总输出令牌
9,077
响应时间(平均)
5.71s
总成本
~$0.011
排名
#327
总输出令牌
2,328,895
响应时间(平均)
219.63s
总成本
$3.055
推荐模型 Qwen3.8 Flash Next

它在这里得分最高(5.8),同时成本比Hy4 (high)低约 282.2 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 Flash Next Qwen3.8 Flash Next none 发布日期: 2026-10-04 Hy4 Hy4 high 发布日期: 2026-11-04
分数 5.8 5.8
排名 #325 #327
可靠性 10.0 9.7
一致性 9.0 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 43.5% 56.5%
不稳定测试 3 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 ~0.136 30.547
总成本 ~$0.011 $3.055
输入价格 不适用 $0.417 / 1M
输出价格 不适用 $1.251 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.021 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 266,004 341,340
输出令牌 9,077 5,382
推理令牌 0 2,323,513
响应时间(平均) 5.71s 219.63s
响应时间(最大) 65.25s 540.04s
响应时间(总计) 131.36s 5051.38s
参数量 180B 总计 (6B 激活) ~770B 总计 (~49B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

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.

#325 Qwen3.8 Flash Next

none
成本
~$0.001
时间
27.5s
令牌
2,983 tok

#327 Hy4

high
成本
$0.030
时间
162.4s
令牌
23,596 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 Flash Next 5.5 10.0 33.3% 0 1.64s 7,911 669 0
Hy4 7.5 10.0 66.7% 0 237.29s 7,527 30 316,572

切换对比组合