AI BENCHY
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#98

Owl Alpha

Openrouter 发布日期: 2026-04-30 测试于: 2026-04-30 17:29 openrouter/owl-alpha::medium
(medium) (none)

摘要

Owl Alpha 在 AI BENCHY 上得分 5.6,排名 #98。它的可靠性为 10.0,通过率为 37.0%,总成本为 $0.000,平均响应时间为 11.04s

Owl Alpha 的独特之处: 它最突出的是 编程,排名 #1;相对较弱的是 指令遵循,排名 #12。 在这个得分水平下,它的 benchmark 总成本异常低。

已归档模型:该模型将不再更新,也不会在新测试中继续测试。

分数

5.6

一致性

9.2

可靠性

10.0

总输出令牌

1,596

总输入令牌

0

输入价格

$0.000 / 1M

输出价格

$0.000 / 1M

测试正确

错误测试数: 12

尝试通过率: 37.0%

不稳定测试

2

不稳定测试在运行之间出现混合结果(至少一次通过且至少一次失败)。

响应时间(平均)

11.04s

响应时间(最大): 58.63s

响应时间(总计): 198.65s

Generation showcase

Hamster playing table tennis

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

#98 Owl Alpha

medium
Provider returned error
Cost
$0.000
Time
0.2s
Tokens
0 tok

测试历史

测试于 分数 可靠性 测试正确 总成本 比较
2026-06-04 14:30 新增测试 5.7 10.0 $0.000 比较
2026-05-22 00:43 测试集已变更 5.8 9.9 $0.000 比较
2026-04-30 17:29 首次运行 5.6 10.0 $0.000 当前轮次

图表

先选择第一个模型,再点击第二个模型打开并排页面。

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

快速对比

类别细分

类别 分数 一致性 测试正确
反AI技巧 4.8 10.0
编程 10.0 10.0
综合 3.0 10.0
数据解析与提取 10.0 10.0
领域专项 5.3 10.0
通用智能 4.3 10.0
指令遵循 4.4 6.9
谜题求解 3.4 7.2
工具调用 10.0 10.0

已对比模型