- 排名
- #102
- 总输出令牌
- 1,170,181
- 响应时间（平均）
- 78.20s
- 总成本
- $0.757
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) vs Kimi K3.1 Pro (high)
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) 平均分领先，为 8.2 vs 8.2。 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) benchmark 成本更低，为 $0.757 vs $1.646。 Kimi K3.1 Pro (high) 更快，为 54.31s vs 78.20s，通过率为 76.8% vs 79.7%。
已对比模型
- 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
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
它在这里得分最高（8.2），同时成本比Kimi K3.1 Pro (high)低约 2.2 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 DeepSeek V4.1 Flash 1017 max | Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.2 | 8.2 |
| 排名 | #102 | #107 |
| 可靠性 | 10.0 | 8.5 |
| 一致性 | 8.2 | 8.4 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 76.8% | 79.7% |
| 不稳定测试 | 5 | 5 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 5.041 | 10.288 |
| 总成本 | $0.757 | $1.646 |
| 输入价格 | $0.150 / 1M | $2.000 / 1M |
| 输出价格 | $0.600 / 1M | $10.000 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.003 / 1M | $0.200 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 360,065 | 249,927 |
| 输出令牌 | 7,711 | 10,175 |
| 推理令牌 | 1,162,470 | 104,437 |
| 响应时间（平均） | 78.20s | 54.31s |
| 响应时间（最大） | 605.14s | 601.80s |
| 响应时间（总计） | 1798.65s | 1249.02s |
| 参数量 | ~748B 总计 (~16B 激活) | ~2.8T 总计 (~104B 激活) |
| 开放状态 | 开源 | 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.
#102 DeepSeek V4.1 Flash 1017
max- 成本
- $0.018
- 时间
- 135.0s
- 令牌
- 35,163 tok
#107 MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
high- 成本
- $0.074
- 时间
- 141.9s
- 令牌
- 7,498 tok
类别细分
| 智能体任务 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 45.58s | 139,675 | 1,771 | 5,358 | |
| Kimi K3.1 Pro | 7.4 | 3.8 | 66.7% | 1 | 93.37s | 138,832 | 2,133 | 3,989 |
| 反AI技巧 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 4.16s | 852 | 193 | 6,178 | |
| Kimi K3.1 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.91s | 1,650 | 562 | 2,282 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 5.6 | 4.2 | 66.7% | 2 | 199.23s | 7,509 | 111 | 475,423 | |
| Kimi K3.1 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 24.94s | 8,070 | 464 | 9,637 |
| 综合 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 104.92s | 192,579 | 4,716 | 125,203 | |
| Kimi K3.1 Pro | 4.6 | 2.7 | 33.3% | 2 | 36.74s | 80,954 | 5,564 | 3,489 |
| 数据解析与提取 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.99s | 7,446 | 207 | 1,323 | |
| Kimi K3.1 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.83s | 7,845 | 273 | 541 |
| 领域专项 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 260.29s | 909 | 11 | 487,376 | |
| Kimi K3.1 Pro | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 274.56s | 1,324 | 131 | 66,591 |
| 通用智能 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.52s | 549 | 128 | 1,020 | |
| Kimi K3.1 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.92s | 735 | 171 | 800 |
| 指令遵循 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.73s | 783 | 69 | 1,223 | |
| Kimi K3.1 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.71s | 1,185 | 147 | 1,029 |
| 谜题求解 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 6.3 | 4.9 | 66.7% | 2 | 12.29s | 828 | 247 | 17,864 | |
| Kimi K3.1 Pro | 8.2 | 7.2 | 88.9% | 1 | 8.23s | 1,425 | 325 | 2,477 |
| 工具调用 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.43s | 8,674 | 237 | 349 | |
| Kimi K3.1 Pro | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 11.68s | 7,439 | 348 | 228 |
| 常识问答 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 97.77s | 261 | 21 | 41,153 | |
| Kimi K3.1 Pro | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 89.65s | 468 | 57 | 13,374 |
快速对比
切换对比组合
DeepSeek V4.1 Flash 1017maxvsGemini 4 ArgonlowDeepSeek V4.1 Flash 1017maxvsGrok 4.5highSeed-2.0-LitemediumvsKimi K3.1 ProhighDeepSeek V4.1 Flash 1017maxvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4.1 Flash 1017maxvsQwen3.7 PlusmediumDeepSeek V4.1 Flash 1017maxvsLing 3.1 FlashmediumDeepSeek V4.1 Flash 1017maxvsGPT-5.6 TerramediumClaude Opus 4.8mediumvsDeepSeek V4.1 Flash 1017maxDeepSeek V4.1 Flash 1017maxvsGPT-6 LunamediumSeed-2.0-CodelowvsKimi K3.1 ProhighKimi K3.1 ProhighvsGPT-5.6 TerramediumDeepSeek V4.1 Flash 1017maxvsGemini 3.5 Flashhigh