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Seed-2.0-Lite (medium) vs Kimi K3.1 Pro (high)

平均分几乎持平,为 8.2 vs 8.2。 Seed-2.0-Lite (medium) benchmark 成本更低,为 $0.271 vs $1.646。 Seed-2.0-Lite (medium) 更快,为 48.87s vs 54.31s,通过率为 71.0% 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
#106
总输出令牌
106,419
响应时间(平均)
48.87s
总成本
$0.271
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-Lite (medium)

它在这里得分最高(8.2),同时成本比Kimi K3.1 Pro (high)低约 6.1 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Lite Seed-2.0-Lite medium 发布日期: 2026-02-14 Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro high 发布日期: 2026-10-24
分数 8.2 8.2
排名 #106 #107
可靠性 10.0 8.5
一致性 8.7 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 79.7%
不稳定测试 4 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.931 10.288
总成本 $0.271 $1.646
输入价格 $0.250 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $2.000 / 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 229,530 249,927
输出令牌 13,757 10,175
推理令牌 92,662 104,437
响应时间(平均) 48.87s 54.31s
响应时间(最大) 254.92s 601.80s
响应时间(总计) 1123.91s 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.

#106 Seed-2.0-Lite

medium
成本
$0.005
时间
86.7s
令牌
2,354 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-Lite 8.0 9.8 66.7% 0 156.74s 8,247 458 31,890
Kimi K3.1 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 24.94s 8,070 464 9,637

切换对比组合