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Qwen3 Coder Next (medium) vs Grok 4.20

Qwen3 Coder Next (medium) 平均分领先,为 4.6 vs 4.1Qwen3 Coder Next (medium) benchmark 成本更低,为 $0.034 vs $0.057Grok 4.20 更快,为 1.11s vs 9.07s,通过率为 25.8% vs 27.3%

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

排名
#260
总输出令牌
19,069
响应时间(平均)
9.07s
总成本
$0.034
排名
#269
总输出令牌
1,923
响应时间(平均)
1.11s
总成本
$0.057
推荐模型 Qwen3 Coder Next (medium)

它在这里得分最高(4.6),同时成本比Grok 4.20低约 1.7 倍。

详细对比

指标 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium 发布日期: 2026-02-03 Grok 4.20 Grok 4.20 none 发布日期: 2026-03-31
分数 4.6 4.1
排名 #260 #269
可靠性 10.0 不适用
一致性 8.6 8.1
尝试次数 66/66 54/66
测试正确
尝试通过率 25.8% 27.3%
不稳定测试 4 0
总运行次数 66 54
每个结果成本 1.058 1.570
总成本 $0.034 $0.057
输入价格 $0.120 / 1M $1.250 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $2.500 / 1M
总输入令牌 148,203 41,313
输出令牌 19,069 1,923
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 9.07s 1.11s
响应时间(最大) 81.80s 6.04s
响应时间(总计) 154.19s 19.96s
参数量 80B 总计 (3B 激活) ~1T 总计 (~100B 激活)
开放状态 开源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#260 Qwen3 Coder Next

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#269 xAI: Grok 4.20

none
成本
$0.004
时间
6.5s
令牌
1,367 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 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0
Grok 4.20 1.1 3.1 0.0% 0 1.22s 1,074 312 0

快速对比

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