AI BENCHY
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#74

Kimi K2.6

Moonshot AI रिलीज़: 2026-04-20 परीक्षण किया गया: 2026-04-23 10:54 moonshotai/kimi-k2.6::none
1T कुल (32B सक्रिय)MoEवेट उपलब्ध
(medium) (none)

सारांश

Kimi K2.6 AI BENCHY पर 5.8 स्कोर करता है और #74 पर है। इसकी reliability लागू नहीं, pass rate 42.6%, कुल लागत $0.038, और औसत response time 2.05s है।

Kimi K2.6 को अलग क्या बनाता है: यह कोडिंग में सबसे अलग दिखता है, जहाँ इसकी रैंक #1 है; जबकि एंटी-एआई ट्रिक्स इसकी सबसे कमजोर जगह है, जहाँ यह #18 पर है। इस score range के लिए इसकी कुल benchmark लागत असामान्य रूप से कम है। यह समान मॉडलों की तुलना में काफ़ी तेज है।

मॉडल विवरण

शोध की तारीख: 2026-08-12

घोषित
पैरामीटर
1T कुल (32B सक्रिय)
आर्किटेक्चर
MoE
उपलब्धता
वेट उपलब्ध
लाइसेंस
Modified MIT

संगति

9.1

विश्वसनीयता

लागू नहीं

कुल आउटपुट टोकन

2,973

कुल इनपुट टोकन

0

इनपुट कीमत

$0.750 / 1M

आउटपुट कीमत

$3.500 / 1M

सही परीक्षण

गलत टेस्ट: 11

प्रति प्रयास पास दर: 42.6%

अस्थिर टेस्ट

2

अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।

प्रतिक्रिया समय (औसत)

2.05s

प्रतिक्रिया समय (अधिकतम): 6.65s

प्रतिक्रिया समय (कुल): 36.93s

Hamster playing table tennis

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

#74 MoonshotAI: Kimi K2.6

none
लागत
$0.020
समय
127.4s
टोकन
4,429 tok

रन इतिहास

परीक्षण किया गया स्कोर विश्वसनीयता सही परीक्षण कुल लागत तुलना करें
2026-08-14 01:58 दोबारा परीक्षण 5.7 10.0 $0.233 तुलना करें
2026-07-16 22:20 नया टेस्ट जोड़ा गया 5.8 10.0 $0.233 तुलना करें
2026-06-04 13:36 नया टेस्ट जोड़ा गया 5.5 10.0 $0.079 तुलना करें
2026-05-22 00:18 सूट बदला गया 5.6 8.3 $0.088 तुलना करें
2026-04-23 10:54 पहला दर्ज रन 5.8 लागू नहीं $0.038 वर्तमान रन

रन तुलना

रनबेंचमार्क कवरेजस्कोरसंगतिविश्वसनीयतासही परीक्षणअस्थिर टेस्टकुल आउटपुट टोकनकुल इनपुट टोकनकुल लागतप्रतिक्रिया समय (औसत)
2026-04-23 10:54 · पहला दर्ज रन54/54 प्रयास5.89.1लागू नहीं7/1822,9730$0.0382.05s
2026-05-22 00:18 · सूट बदला गया60/60 प्रयास5.69.28.37/20216,5630$0.08813.86s
अंतर+0.2-0.100-135900-$0.050-11807ms

बेंचमार्क कवरेज अलग है: 54/54 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव) बनाम 60/60 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव)। कुल और दोहराव-संवेदनशील मेट्रिक सीधे तुलना योग्य नहीं हैं।

इन दो रन में अलग-अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुए थे, इसलिए अंतर मॉडल बदलाव और सूट बदलाव दोनों को दर्शाते हैं।

चार्ट

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कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

त्वरित तुलना

श्रेणी विवरण

श्रेणी स्कोर संगति सही परीक्षण
एंटी-एआई ट्रिक्स 4.6 10.0
कोडिंग 10.0 10.0
संयुक्त 3.0 10.0
डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण 10.0 10.0
डोमेन-विशिष्ट 5.3 7.2
Samanya Buddhimatta 5.4 3.5
निर्देश पालन 6.5 10.0
पहेली समाधान 3.4 9.7
टूल कॉलिंग 10.0 10.0

तुलना किए गए मॉडल