#82 MoonshotAI: Kimi K2.5
none- খরচ
- $0.015
- সময়
- 89.1s
- টোকেন
- 5,421 tok
Moonshot AI
প্রকাশ: 2026-01-27
পরীক্ষিত হয়েছে: 2026-04-20 17:48
moonshotai/kimi-k2.5::none
1T মোট (32B সক্রিয়)MoEওজন উপলভ্য
(medium)
(none)
সারাংশ
Kimi K2.5 AI BENCHY-তে 5.5 স্কোর করে এবং #82 স্থানে আছে। এর reliability প্রযোজ্য নয়, pass rate 40.7%, মোট খরচ $0.017, এবং গড় response time 13.37s.
Kimi K2.5 কে আলাদা করে যা: এটি কোডিং-তে সবচেয়ে ভালোভাবে নজর কাড়ে, যেখানে এর rank #1; আর অ্যান্টি-এআই কৌশল এর দুর্বলতম ক্ষেত্র, rank #17. এই score range-এর জন্য মোট benchmark খরচ অস্বাভাবিকভাবে কম।
মডেলের তথ্য
গবেষণার তারিখ: 2026-08-12
- প্যারামিটার
- 1T মোট (32B সক্রিয়)
- আর্কিটেকচার
- MoE
- উপলভ্যতা
- ওজন উপলভ্য
- লাইসেন্স
- Modified MIT
5.5
ধারাবাহিকতা
8.7
প্রযোজ্য নয়
$0.017
মোট আউটপুট টোকেন
2,659
মোট ইনপুট টোকেন
0
ইনপুট মূল্য
$0.440 / 1M
আউটপুট মূল্য
$2.000 / 1M
অস্থির টেস্ট
3
অস্থির টেস্টে রানভেদে মিশ্র ফল হয়েছে (কমপক্ষে একটি পাস এবং একটি ফেল)।
13.37s
প্রতিক্রিয়া সময় (সর্বোচ্চ): 42.13s
প্রতিক্রিয়া সময় (মোট): 147.05s
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
রান ইতিহাস
| পরীক্ষিত হয়েছে | স্কোর | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | মোট খরচ | তুলনা করুন |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 01:55 পুনরায় পরীক্ষা | 5.4 | 10.0 | $0.127 ↑ | তুলনা করুন | |
| 2026-07-16 22:13 নতুন টেস্ট যোগ হয়েছে | 5.5 | 10.0 | $0.127 ↑ | তুলনা করুন | |
| 2026-06-04 13:32 নতুন টেস্ট যোগ হয়েছে | 5.2 | 10.0 | $0.028 ↑ | তুলনা করুন | |
| 2026-05-22 00:03 স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 5.3 | 10.0 | $0.026 | তুলনা করুন | |
| 2026-04-20 17:48 প্রথম নথিভুক্ত রান | 5.5 | প্রযোজ্য নয় | $0.017 | বর্তমান রান |
রান তুলনা
| রান | বেঞ্চমার্ক কভারেজ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | অস্থির টেস্ট | মোট আউটপুট টোকেন | মোট ইনপুট টোকেন | মোট খরচ | প্রতিক্রিয়া সময় (গড়) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-04-20 17:48 · প্রথম নথিভুক্ত রান | 54/54 প্রচেষ্টা | 5.5 | 8.7 | প্রযোজ্য নয় | 6/18 | 3 | 2,659 | 0 | $0.017 | 13.37s |
| 2026-08-14 01:55 · পুনরায় পরীক্ষা | 66/66 প্রচেষ্টা | 5.4 | 8.6 | 10.0 | 5/22 | 4 | 26,643 | 89,320 | $0.127 | 18.03s |
| পার্থক্য | — | +0.2 | +0.1 | +1 | -1 | -23984 | -89320 | -$0.111 | -4658ms |
বেঞ্চমার্ক কভারেজ আলাদা: 54/54 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি) বনাম 66/66 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি)। মোট মান ও পুনরাবৃত্তি-সংবেদনশীল মেট্রিক সরাসরি তুলনাযোগ্য নয়।
এই দুই রান ভিন্ন বেঞ্চমার্ক স্যুইট ব্যবহার করেছে, তাই পার্থক্যগুলোতে মডেল পরিবর্তন এবং স্যুইট পরিবর্তন দুটোই ধরা পড়ে।
চার্ট
প্রথম মডেলটি নির্বাচন করুন, তারপর দ্বিতীয় মডেলে ক্লিক করে পাশাপাশি তুলনা পৃষ্ঠা খুলুন।
স্কোর অনুযায়ী শীর্ষ মডেল
স্কোর vs মোট খরচ
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
স্কোর vs প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
মোট আউটপুট টোকেন
স্কোর vs মোট আউটপুট টোকেন
দ্রুত তুলনা
Kimi K2.5nonevsMiMo-V2.5-PrononeKimi K2.5nonevsDeepSeek V4 Flash 0731noneKimi K2.5nonevsGPT-5.6 LunanoneKimi K2.5nonevsLaguna S 2.1highবিনামূল্যে উপলভ্যKimi K2.5nonevsKAT-Coder-Air V2.5lowKimi K2.5nonevsInkling SmallnoneKimi K2.5nonevsLaguna S 2.1mediumবিনামূল্যে উপলভ্যKimi K2.5nonevsLaguna XS 2.1noneবিনামূল্যে উপলভ্যKimi K2.5nonevsDeepSeek V4 Flash 0423noneKimi K2.5nonevsSeed-2.0-Codenone
বিভাগভিত্তিক বিশ্লেষণ
| বিভাগ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | সঠিক টেস্ট |
|---|---|---|---|
| অ্যান্টি-এআই কৌশল | 3.6 | 8.4 | |
| কোডিং | 10.0 | 10.0 | |
| সমন্বিত | 2.8 | 2.1 | |
| ডেটা পার্সিং ও নিষ্কাশন | 7.3 | 5.8 | |
| ডোমেইন-নির্দিষ্ট | 5.3 | 10.0 | |
| Sadharon Buddhimotta | 10.0 | 10.0 | |
| নির্দেশনা অনুসরণ | 6.5 | 10.0 | |
| ধাঁধা সমাধান | 3.1 | 10.0 | |
| টুল কলিং | 10.0 | 10.0 |