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Qwen3 Coder Next vs Inkling Small

平均分几乎持平,为 4.9 vs 4.9。 Inkling Small benchmark 成本更低,为 $0.054 vs $0.067。 Inkling Small 更快,为 1.45s vs 19.73s,通过率为 24.6% vs 23.2%。

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
#307
总输出令牌
8,770
响应时间(平均)
1.45s
总成本
$0.054
推荐模型 Inkling Small

它在这里得分最高(4.9),同时响应速度比Qwen3 Coder Next快约 13.7 倍。

详细对比

指标 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none 发布日期: 2026-02-03 Inkling Small Inkling Small none 发布日期: 2026-08-01 免费可用
分数 4.9 4.9
排名 #308 #307
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.7 9.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 24.6% 23.2%
不稳定测试 1 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.300 1.158
总成本 $0.067 $0.054
输入价格 $0.120 / 1M $0.450 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $1.200 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M $0.100 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 250,329 94,733
输出令牌 45,168 8,770
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 19.73s 1.45s
响应时间(最大) 208.38s 12.35s
响应时间(总计) 355.09s 33.24s
参数量 80B 总计 (3B 激活) 276B 总计 (12B 激活)
开放状态 开源 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.

#308 Qwen3 Coder Next

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

#307 Thinking Machines: Inkling Small

none
成本
$0.008
时间
42.1s
令牌
6,319 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
Inkling Small 3.6 10.0 0.0% 0 759ms 7,356 454 0

快速对比

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