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ERNIE-Light-DT-1.0 (low) vs Kimi K2.5 (medium)

平均分几乎持平,为 6.4 vs 6.4。 ERNIE-Light-DT-1.0 (low) benchmark 成本更低,为 $0.489 vs $0.841。 ERNIE-Light-DT-1.0 (low) 更快,为 8.91s vs 125.76s,通过率为 65.2% vs 60.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-13

已对比模型

排名
#288
总输出令牌
43,895
响应时间(平均)
8.91s
总成本
$0.489
排名
#284
总输出令牌
209,217
响应时间(平均)
125.76s
总成本
$0.841
推荐模型 ERNIE-Light-DT-1.0 (low)

它在这里得分最高(6.4),同时成本比Kimi K2.5 (medium)低约 1.7 倍。

详细对比

指标 ERNIE-Light-DT-1.0 ERNIE-Light-DT-1.0 low 发布日期: 2026-11-12 Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium 发布日期: 2026-01-27
分数 6.4 6.4
排名 #288 #284
可靠性 9.3 9.6
一致性 7.0 7.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 65.2% 60.9%
不稳定测试 9 8
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.441 6.085
总成本 $0.489 $0.841
输入价格 $1.130 / 1M $0.450 / 1M
输出价格 $3.941 / 1M $2.250 / 1M
缓存读取价格 $0.113 / 1M $0.070 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 279,234 292,271
输出令牌 13,328 55,025
推理令牌 30,567 186,071
响应时间(平均) 8.91s 125.76s
响应时间(最大) 96.92s 566.79s
响应时间(总计) 204.98s 2137.84s
参数量 ~320B 总计 (~18B 激活) 1T 总计 (32B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#288 ERNIE-Light-DT-1.0

low
成本
$0.005
时间
7.7s
令牌
1,177 tok

#284 MoonshotAI: Kimi K2.5

medium
成本
$0.030
时间
58.6s
令牌
8,683 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

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
ERNIE-Light-DT-1.0 5.7 4.8 55.6% 2 5.33s 7,317 468 4,231
Kimi K2.5 6.1 4.6 66.7% 2 217.49s 6,935 5,705 74,693

切换对比组合