- 排名
- #34
- 总输出令牌
- 119,230
- 响应时间（平均）
- 31.51s
- 总成本
- $1.172
Pareto vs Grok 4.5 (high)
Grok 4.5 (high) 平均分领先，为 9.0 vs 8.9。 Pareto benchmark 成本更低，为 $1.172 vs $2.252。 Pareto 更快，为 31.51s vs 72.30s，通过率为 86.4% vs 86.4%。
已对比模型
- 排名
- #30
- 总输出令牌
- 324,462
- 响应时间（平均）
- 72.30s
- 总成本
- $2.252
推荐模型
Pareto
它的得分接近这里的最高分（8.9 vs 9.0），同时成本比Grok 4.5 (high)低约 1.9 倍。
详细对比
| 指标 | Pareto Pareto none | Grok 4.5 Grok 4.5 high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.9 | 9.0 |
| 排名 | #34 | #30 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 9.2 | 8.9 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 86.4% | 86.4% |
| 不稳定测试 | 2 | 3 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 6.506 | 12.565 |
| 总成本 | $1.172 | $2.252 |
| 输入价格 | $2.500 / 1M | $2.000 / 1M |
| 输出价格 | $7.500 / 1M | $6.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 110,734 | 152,175 |
| 输出令牌 | 119,230 | 5,655 |
| 推理令牌 | 0 | 318,807 |
| 响应时间（平均） | 31.51s | 72.30s |
| 响应时间（最大） | 143.33s | 676.83s |
| 响应时间（总计） | 693.29s | 1590.56s |
| 参数量 | - | ~1.7T 总计 (~170B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#34 Pareto
none- 成本
- $0.034
- 时间
- 170.7s
- 令牌
- 4,581 tok
#30 SpaceXAI: Grok 4.5
high- 成本
- $0.015
- 时间
- 29.7s
- 令牌
- 2,737 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
快速对比
切换对比组合
Seed 2.1 TurbohighvsParetononeMuse Spark 1.3highvsParetononeQwen3.8 MaxmediumvsGrok 4.5highGPT-5.3-CodexmediumvsGrok 4.5highGPT-5.3-CodexmediumvsParetononeGPT-5.5mediumvsGrok 4.5highGemini 3.5 FlashmediumvsGrok 4.5highQwen3.8 Max (0902)highvsParetononeQwen3.7 MaxmediumvsGrok 4.5highGemini 3.5 FlashlowvsParetononeQwen3.8 MaxmediumvsParetononeGPT-5.5mediumvsParetonone