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AI BENCHY
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Qwen3 Coder Next vs MiMo-V2.5

平均分几乎持平,为 5.1 vs 5.1MiMo-V2.5 benchmark 成本更低,为 $0.025 vs $0.026MiMo-V2.5 更快,为 4.68s vs 8.63s,通过率为 25.8% vs 27.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-04

排名
#259
总输出令牌
11,808
响应时间(平均)
8.63s
总成本
$0.026
排名
#260
总输出令牌
16,464
响应时间(平均)
4.68s
总成本
$0.025
推荐模型 MiMo-V2.5

它在这里得分最高(5.1),同时响应速度比Qwen3 Coder Next快约 1.8 倍。

详细对比

指标 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none 发布日期: 2026-02-03 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 none 发布日期: 2026-04-22
分数 5.1 5.1
排名 #259 #260
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.7 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 25.8% 27.3%
不稳定测试 1 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.488 0.769
总成本 $0.026 $0.025
输入价格 $0.120 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $0.800 / 1M $0.280 / 1M
总输入令牌 134,227 141,052
输出令牌 11,808 16,464
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 8.63s 4.68s
响应时间(最大) 45.14s 55.36s
响应时间(总计) 146.72s 103.02s
参数量 80B 总计 (3B 激活) 310B 总计 (15B 激活)
开放状态 开源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#259 Qwen3 Coder Next

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

#260 MiMo-V2.5

none
成本
$0.007
时间
267.4s
令牌
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

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
MiMo-V2.5 5.5 10.0 33.3% 0 3.24s 7,440 696 0

快速对比

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