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

平均分几乎持平,为 5.1 vs 5.1Qwen3 Coder Next benchmark 成本更低,为 $0.025 vs $0.025MiMo-V2.5 更快,为 4.62s vs 9.12s,通过率为 25.8% vs 25.8%

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 2.0 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-22

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 #174 #176
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.7 9.6
测试正确
尝试通过率 25.8% 25.8%
不稳定测试 1 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.488 0.770
总成本 $0.025 $0.025
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 134,218 141,043
输出令牌 11,808 16,464
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 9.12s 4.62s
响应时间(最大) 45.14s 55.36s
响应时间(总计) 145.94s 101.57s

Hamster playing table tennis

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

#174 Qwen3 Coder Next

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

#176 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

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