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Seed-2.0-Code vs Kimi K2.6

Kimi K2.6 平均分领先,为 5.5 vs 5.4。 Seed-2.0-Code benchmark 成本更低,为 $0.257 vs $0.486。 Seed-2.0-Code 更快,为 17.51s vs 26.34s,通过率为 37.7% vs 30.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-17

已对比模型

排名
#313
总输出令牌
32,069
响应时间(平均)
17.51s
总成本
$0.257
排名
#307
总输出令牌
64,022
响应时间(平均)
26.34s
总成本
$0.486
推荐模型 Seed-2.0-Code

它的得分接近这里的最高分(5.4 vs 5.5),同时成本比Kimi K2.6低约 1.9 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code none 发布日期: 2026-08-12 Kimi K2.6 Kimi K2.6 none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.4 5.5
排名 #313 #307
可靠性 9.0 10.0
一致性 7.9 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 37.7% 30.4%
不稳定测试 6 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.268 6.999
总成本 $0.257 $0.486
输入价格 $0.500 / 1M $0.950 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $4.000 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.160 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 319,668 241,357
输出令牌 32,069 64,021
推理令牌 0 1
响应时间(平均) 17.51s 26.34s
响应时间(最大) 132.84s 238.89s
响应时间(总计) 402.66s 605.78s
参数量 ~200B 总计 (~20B 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.

#313 Seed-2.0-Code

none
成本
$0.030
时间
140.6s
令牌
9,924 tok

#307 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
Seed-2.0-Code 3.6 9.8 0.0% 0 13.42s 7,230 505 0
Kimi K2.6 5.5 9.8 33.3% 0 82.57s 5,986 14,754 0

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