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AI BENCHY 对比

Qwen: Qwen3 Coder Next vs Xiaomi: MiMo-V2.5

摘要

Qwen3 Coder Next vs MiMo-V2.5 benchmark 对比：MiMo-V2.5 平均分领先，为 4.9 vs 4.6。 MiMo-V2.5 benchmark 成本更低，为 $0.007 vs $0.008。 MiMo-V2.5 更快，为 2.20s vs 8.58s，通过率为 28.6% vs 27.0%。

推荐模型: MiMo-V2.5 - 它在这里得分最高（4.9），同时响应速度比Qwen3 Coder Next快约 3.9 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-06-04

指标 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium 发布日期: 2026-02-03 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 none 发布日期: 2026-04-22
分数 4.6 4.9
排名 #150 #143
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 9.6
测试正确
尝试通过率 28.6% 27.0%
不稳定测试 3 1
总运行次数 63 63
每个结果成本 0.201 0.413
总成本 $0.008 $0.007
输入价格 $0.110 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.280 / 1M
总输入令牌 47,250 41,985
输出令牌 3,319 2,267
推理令牌 0 0
响应时间（平均） 8.58s 2.20s
响应时间（最大） 81.80s 6.86s
响应时间（总计） 128.68s 46.21s

Generation showcase

Hamster playing table tennis

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

#150 Qwen3 Coder Next

medium
Invalid SVG
Cost
$0.000
Time
300.0s
Tokens
0 tok

#143 MiMo-V2.5

none
Cost
$0.007
Time
267.4s
Tokens
25,283 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 Coder Next 3.5 8.1 16.7% 1 8.64s 645 1,252 0
MiMo-V2.5 3.5 8.0 16.7% 1 2.19s 645 282 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 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0
MiMo-V2.5 5.5 10.0 33.3% 0 3.24s 7,440 696 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 Coder Next 3.0 10.0 0.0% 0 4.28s 20,469 317 0
MiMo-V2.5 3.0 10.0 0.0% 0 2.36s 15,075 330 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 Coder Next 6.5 10.0 50.0% 0 81.80s 7,758 246 0
MiMo-V2.5 6.5 10.0 50.0% 0 1.01s 7,758 366 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 Coder Next 5.3 10.0 33.3% 0 638ms 753 25 0
MiMo-V2.5 3.0 10.0 0.0% 0 756ms 753 27 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 Coder Next 6.3 3.4 66.7% 1 1.39s 498 142 0
MiMo-V2.5 4.4 9.9 0.0% 0 6.86s 498 81 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 Coder Next 6.3 10.0 50.0% 0 7.49s 684 63 0
MiMo-V2.5 6.5 10.0 50.0% 0 751ms 684 72 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 Coder Next 3.0 10.0 0.0% 0 1.25s 678 671 0
MiMo-V2.5 5.4 10.0 33.3% 0 2.13s 678 166 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 Coder Next 10.0 10.0 100.0% 0 2.64s 8,364 255 0
MiMo-V2.5 10.0 10.0 100.0% 0 2.43s 8,238 231 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 Coder Next 3.0 10.0 0.0% 0 399ms 216 12 0
MiMo-V2.5 3.0 10.0 0.0% 0 3.89s 216 16 0

快速对比

切换对比组合

Trinity Large PreviewnonevsQwen3 Coder NextmediumGPT-5.4 NanononevsQwen3 Coder NextmediumQwen3 Coder NextmediumvsMiMo-V2-FlashnoneMercury 2nonevsQwen3 Coder NextmediumGPT-4o-mininonevsQwen3 Coder NextmediumGPT-5.4 MininonevsQwen3 Coder NextmediumMistral Small 4nonevsQwen3 Coder NextmediumNemotron 3 Supernone免费可用vsQwen3 Coder NextmediumDeepSeek V4 FlashnonevsQwen3 Coder NextmediumLing-2.6-1TnonevsQwen3 Coder NextmediumLing-2.6-flashnonevsQwen3 Coder NextmediumMistral Small 4mediumvsMiMo-V2.5none