Hız analizi
Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.
Kalite puanları
Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.
Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.
Fiyatlar
Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.
Saniye başına token
Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.
P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.
Yetenekler
Kullanılabilirlik
Kullanılabilirlik
Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.
Son 7 gün
—
Son 30 gün
100.0%
n=7
Medyan yanıt süresi
10,144ms
n=7
Baz alınan 387 ölçüm son 30 gün içinde.
Teknik detaylar
Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.
Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.
Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.
Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.
Toplam çağrı (30d)
7
OK yanıtlar (30d)
7
Toplam çağrı (7d)
0
OK yanıtlar (7d)
0
Tokonomix kıyaslama kararları
Qwen3.5-9B quality plummets 51 points with 53% latency increase
Qwen3.5-9B by OVH AI Endpoints experienced a severe performance degradation in the current benchmark window. The overall quality score collapsed from 96.0 to 45.0, representing a 51-point drop that signals significant model capability issues. Multilingual performance, the only category with current data, fell from a perfect 100 to just 45, while coding scores disappeared entirely from the current window. Latency performance also deteriorated substantially, with the median response time climbing from 14,645ms to 22,418ms, a 53% increase that pushes the p50 past 22 seconds. The current window shows only a single test run compared to two in the previous period, which may indicate reduced service reliability or availability. This dramatic regression across both quality and performance metrics suggests potential infrastructure problems, model version issues, or service disruptions at the GRA endpoint. Users should exercise caution and may experience inconsistent results until these issues are resolved.
Kalite
45.0
Gecikme p50
22,418 ms
Test çalıştırmaları
1