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Qwen3.8 MAX (low) vs Pareto 26.9 (default)

平均分几乎持平,为 8.8 vs 8.9。 Qwen3.8 MAX (low) benchmark 成本更低,为 $1.089 vs $1.864。 Qwen3.8 MAX (low) 更快,为 25.09s vs 28.26s,通过率为 81.2% vs 79.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-15

已对比模型

排名
#56
总输出令牌
93,936
响应时间(平均)
25.09s
总成本
$1.089
排名
#55
总输出令牌
175,696
响应时间(平均)
28.26s
总成本
$1.864
推荐模型 Qwen3.8 MAX (low)

它在这里得分最高(8.8),同时成本比Pareto 26.9 (default)低约 1.7 倍。

详细对比

指标 Qwen3.8 MAX Qwen3.8 MAX low 发布日期: 2026-08-04 Pareto 26.9 Pareto 26.9 default 发布日期: 2026-10-15
分数 8.8 8.9
排名 #56 #55
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.0 8.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 81.2% 79.7%
不稳定测试 3 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.051 12.422
总成本 $1.089 $1.864
输入价格 $2.000 / 1M $2.500 / 1M
输出价格 $6.000 / 1M $7.500 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.250 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 262,495 218,199
输出令牌 7,787 175,696
推理令牌 86,149 0
响应时间(平均) 25.09s 28.26s
响应时间(最大) 155.75s 151.76s
响应时间(总计) 577.14s 649.90s
参数量 2.4T 总计 (~100B 激活) -
开放状态 闭源 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.

#56 Qwen3.8 MAX

low
成本
$0.026
时间
68.5s
令牌
4,280 tok

#55 Pareto 26.9

default
成本
$0.038
时间
109.6s
令牌
5,118 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 8.4 7.4 88.9% 1 28.69s 8,127 512 15,952
Pareto 26.9 10.0 10.0 100.0% 0 49.15s 7,419 1,895 0

切换对比组合