- 排名
- #31
- 总输出令牌
- 419,443
- 响应时间（平均）
- 185.56s
- 总成本
- $2.736
Qwen3.8 Max (0902) (high) vs Pareto
平均分几乎持平，为 8.9 vs 8.9。 Pareto benchmark 成本更低，为 $1.172 vs $2.736。 Pareto 更快，为 31.51s vs 185.56s，通过率为 86.4% vs 86.4%。
已对比模型
- 排名
- #34
- 总输出令牌
- 119,230
- 响应时间（平均）
- 31.51s
- 总成本
- $1.172
推荐模型
Pareto
它在这里得分最高（8.9），同时成本比Qwen3.8 Max (0902) (high)低约 2.3 倍。
详细对比
| 指标 | Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) high | Pareto Pareto none |
|---|---|---|
| 分数 | 8.9 | 8.9 |
| 排名 | #31 | #34 |
| 可靠性 | 9.8 | 10.0 |
| 一致性 | 9.0 | 9.2 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 86.4% | 86.4% |
| 不稳定测试 | 3 | 2 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 16.089 | 6.506 |
| 总成本 | $2.736 | $1.172 |
| 输入价格 | $2.000 / 1M | $2.500 / 1M |
| 输出价格 | $6.000 / 1M | $7.500 / 1M |
| 总输入令牌 | 109,226 | 110,734 |
| 输出令牌 | 6,890 | 119,230 |
| 推理令牌 | 412,553 | 0 |
| 响应时间（平均） | 185.56s | 31.51s |
| 响应时间（最大） | 912.78s | 143.33s |
| 响应时间（总计） | 4082.41s | 693.29s |
| 参数量 | 2.4T 总计 (~100B 激活) | - |
| 开放状态 | 闭源 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#31 Qwen3.8 Max (0902)
high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
- 成本
- $0.000
- 时间
- 600.0s
- 令牌
- 0 tok
#34 Pareto
none- 成本
- $0.034
- 时间
- 170.7s
- 令牌
- 4,581 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
| 反AI技巧 | 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 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.86s | 1,128 | 263 | 6,631 | |
| Pareto | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.39s | 703 | 2,173 | 0 |
| 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 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 253.22s | 8,235 | 418 | 91,734 | |
| Pareto | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 50.12s | 7,471 | 1,949 | 0 |
| 综合 | 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 Max (0902) | 8.7 | 6.9 | 83.3% | 1 | 110.39s | 79,527 | 5,215 | 28,102 | |
| Pareto | 7.2 | 9.1 | 50.0% | 0 | 53.54s | 85,180 | 98,580 | 0 |
| 数据解析与提取 | 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 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 16.37s | 8,010 | 261 | 3,598 | |
| Pareto | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.57s | 7,728 | 1,371 | 0 |
| 领域专项 | 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 Max (0902) | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 658.46s | 842 | 31 | 154,450 | |
| Pareto | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 98.85s | 858 | 8,379 | 0 |
| 通用智能 | 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 Max (0902) | 6.5 | 3.4 | 66.7% | 1 | 75.11s | 630 | 80 | 8,110 | |
| Pareto | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.63s | 492 | 260 | 0 |
| 指令遵循 | 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 Max (0902) | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 7.55s | 927 | 86 | 1,823 | |
| Pareto | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.95s | 667 | 507 | 0 |
| 谜题求解 | 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 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 134.14s | 1,038 | 268 | 47,351 | |
| Pareto | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 18.24s | 624 | 4,433 | 0 |
| 工具调用 | 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 Max (0902) | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.21s | 8,571 | 249 | 243 | |
| Pareto | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.29s | 6,762 | 963 | 0 |
| 常识问答 | 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 Max (0902) | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 532.59s | 318 | 19 | 70,511 | |
| Pareto | 2.8 | 1.6 | 33.3% | 1 | 32.07s | 249 | 615 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Seed 2.1 TurbohighvsParetononeGPT-5.3-CodexmediumvsQwen3.8 Max (0902)highMuse Spark 1.3highvsParetononeGPT-5.3-CodexmediumvsParetononeGPT-5.5mediumvsQwen3.8 Max (0902)highGemini 3.5 FlashmediumvsQwen3.8 Max (0902)highParetononevsGrok 4.5highGemini 3.5 FlashlowvsParetononeQwen3.8 MaxmediumvsParetononeGPT-5.5mediumvsParetononeGemini 3.5 FlashmediumvsParetononeQwen3.8 Max (0902)mediumvsParetonone