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ERNIE-Light-DT-1.0 vs Kimi K2.6

ERNIE-Light-DT-1.0 平均分领先,为 5.6 vs 5.5。 Kimi K2.6 benchmark 成本更低,为 $0.486 vs $0.524。 ERNIE-Light-DT-1.0 更快,为 24.16s vs 26.34s,通过率为 36.2% vs 30.4%。

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
#357
总输出令牌
76,149
响应时间(平均)
24.16s
总成本
$0.524
排名
#362
总输出令牌
64,022
响应时间(平均)
26.34s
总成本
$0.486
推荐模型 ERNIE-Light-DT-1.0

它在本次比较中得分最高(5.6),并且在 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 ERNIE-Light-DT-1.0 ERNIE-Light-DT-1.0 none 发布日期: 2026-11-12 Kimi K2.6 Kimi K2.6 none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.6 5.5
排名 #357 #362
可靠性 9.2 10.0
一致性 9.7 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 36.2% 30.4%
不稳定测试 1 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.545 6.999
总成本 $0.524 $0.486
输入价格 $1.130 / 1M $0.950 / 1M
输出价格 $3.941 / 1M $4.000 / 1M
缓存读取价格 $0.113 / 1M $0.160 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 197,790 241,357
输出令牌 76,149 64,021
推理令牌 0 1
响应时间(平均) 24.16s 26.34s
响应时间(最大) 449.96s 238.89s
响应时间(总计) 555.78s 605.78s
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.

#357 ERNIE-Light-DT-1.0

none
成本
$0.009
时间
14.9s
令牌
2,144 tok

#362 MoonshotAI: Kimi K2.6

none
成本
$0.020
时间
127.4s
令牌
4,429 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 4.3 7.4 11.1% 1 151.72s 6,005 68,639 0
Kimi K2.6 5.5 9.8 33.3% 0 82.57s 5,986 14,754 0

切换对比组合