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Qwen3.8 Max (0902) (medium) vs Pareto

Pareto 平均分领先，为 8.9 vs 8.8。 Qwen3.8 Max (0902) (medium) benchmark 成本更低，为 $0.677 vs $1.172。 Qwen3.8 Max (0902) (medium) 更快，为 26.01s vs 31.51s，通过率为 83.3% vs 86.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-18

已对比模型

排名
#37
总输出令牌
80,678
响应时间（平均）
26.01s
总成本
$0.677
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 Qwen3.8 Max (0902) (medium)

它的得分接近这里的最高分（8.8 vs 8.9），同时成本比Pareto低约 1.7 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 Max (0902) Qwen3.8 Max (0902) medium 发布日期: 2026-09-07 Pareto Pareto none 发布日期: 2026-09-18
分数 8.8 8.9
排名 #37 #34
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 83.3% 86.4%
不稳定测试 2 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.981 6.506
总成本 $0.677 $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 96,323 110,734
输出令牌 5,961 119,230
推理令牌 74,717 0
响应时间（平均） 26.01s 31.51s
响应时间（最大） 168.09s 143.33s
响应时间（总计） 572.19s 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.

#37 Qwen3.8 Max (0902)

medium
成本
$0.036
时间
108.3s
令牌
5,980 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

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) 8.4 7.4 88.9% 1 45.74s 7,893 551 20,628
Pareto 10.0 10.0 100.0% 0 50.12s 7,471 1,949 0

快速对比

切换对比组合

Seed 2.1 TurbohighvsParetononeGemini 3.5 FlashlowvsQwen3.8 Max (0902)mediumMuse Spark 1.3highvsParetononeGPT-5.3-CodexmediumvsParetononeGemini 3.5 Flash LitehighvsQwen3.8 Max (0902)mediumQwen3.8 Max (0902)highvsParetononeClaude Opus 5lowvsQwen3.8 Max (0902)mediumParetononevsGrok 4.5highGemini 3.6 FlashlowvsQwen3.8 Max (0902)mediumQwen3.8 Max (0902)mediumvsGLM 5.3 FlashmaxGemini 3.5 FlashlowvsParetononeQwen3.8 MaxmediumvsParetonone