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Qwen3 Coder Next vs Hy4 preview

平均分几乎持平,为 4.9 vs 4.9。 Qwen3 Coder Next benchmark 成本更低,为 $0.067 vs $0.179。 Qwen3 Coder Next 更快,为 19.73s vs 40.38s,通过率为 24.6% vs 15.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-02

已对比模型

排名
#308
总输出令牌
45,168
响应时间(平均)
19.73s
总成本
$0.067
排名
#314
总输出令牌
9,430
响应时间(平均)
40.38s
总成本
$0.179
推荐模型 Qwen3 Coder Next

它在这里得分最高(4.9),同时成本比Hy4 preview低约 2.7 倍。

详细对比

指标 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none 发布日期: 2026-02-03 Hy4 preview Hy4 preview none 发布日期: 2026-08-29
分数 4.9 4.9
排名 #308 #314
可靠性 10.0 6.2
一致性 9.7 9.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 24.6% 15.9%
不稳定测试 1 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.300 5.475
总成本 $0.067 $0.179
输入价格 $0.120 / 1M $0.834 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $2.501 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M $0.042 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 250,329 185,167
输出令牌 45,168 9,430
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 19.73s 40.38s
响应时间(最大) 208.38s 95.32s
响应时间(总计) 355.09s 928.76s
参数量 80B 总计 (3B 激活) 770B 总计 (49B 激活)
开放状态 开源 开源

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.

#308 Qwen3 Coder Next

none
无效SVG
成本
$0.058
时间
246.3s
令牌
64,126 tok

#314 Hy4 preview

none
This operation was aborted
成本
$0.000
时间
0.0s
令牌
0 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 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0
Hy4 preview 3.8 9.4 0.0% 0 45.53s 6,646 4,103 0

快速对比

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