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Seed-2.0-Code (low) vs Kimi K3.1 Pro (high)

平均分几乎持平,为 8.1 vs 8.2。 Seed-2.0-Code (low) benchmark 成本更低,为 $0.881 vs $1.646。 Kimi K3.1 Pro (high) 更快,为 54.31s vs 73.02s,通过率为 78.3% vs 79.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-24

已对比模型

排名
#108
总输出令牌
253,807
响应时间(平均)
73.02s
总成本
$0.881
排名
#107
总输出令牌
114,612
响应时间(平均)
54.31s
总成本
$1.646
推荐模型 Seed-2.0-Code (low)

它在这里得分最高(8.1),同时成本比Kimi K3.1 Pro (high)低约 1.9 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low 发布日期: 2026-08-12 Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro high 发布日期: 2026-10-24
分数 8.1 8.2
排名 #108 #107
可靠性 8.9 8.5
一致性 7.9 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 78.3% 79.7%
不稳定测试 6 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.288 10.288
总成本 $0.881 $1.646
输入价格 $0.500 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $10.000 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.200 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 237,604 249,927
输出令牌 9,617 10,175
推理令牌 244,190 104,437
响应时间(平均) 73.02s 54.31s
响应时间(最大) 485.92s 601.80s
响应时间(总计) 1679.49s 1249.02s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) ~2.8T 总计 (~104B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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.

#108 Seed-2.0-Code

low
Provider returned error
成本
$0.000
时间
0.3s
令牌
0 tok

#107 MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

high
成本
$0.074
时间
141.9s
令牌
7,498 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
Seed-2.0-Code 7.0 7.1 55.6% 1 109.70s 7,948 455 55,759
Kimi K3.1 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 24.94s 8,070 464 9,637

切换对比组合