导航
Advertise here

DeepSeek V4.1 Flash (low) vs Kimi K3.1 Pro (high)

Kimi K3.1 Pro (high) 平均分领先,为 8.2 vs 8.0。 DeepSeek V4.1 Flash (low) benchmark 成本更低,为 $0.494 vs $1.646。 DeepSeek V4.1 Flash (low) 更快,为 28.04s vs 54.31s,通过率为 73.9% 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
#112
总输出令牌
371,547
响应时间(平均)
28.04s
总成本
$0.494
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 (low)

它的得分接近这里的最高分(8.0 vs 8.2),同时成本比Kimi K3.1 Pro (high)低约 3.3 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash low 发布日期: 2026-09-10 Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro high 发布日期: 2026-10-24
分数 8.0 8.2
排名 #112 #107
可靠性 9.6 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 73.9% 79.7%
不稳定测试 4 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.576 10.288
总成本 $0.494 $1.646
输入价格 $0.013 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $1.320 / 1M $10.000 / 1M
缓存读取价格 $0.013 / 1M $0.200 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 266,849 249,927
输出令牌 8,284 10,175
推理令牌 363,263 104,437
响应时间(平均) 28.04s 54.31s
响应时间(最大) 149.84s 601.80s
响应时间(总计) 645.03s 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.

#112 DeepSeek V4.1 Flash

low
成本
$0.017
时间
43.6s
令牌
14,069 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
DeepSeek V4.1 Flash 10.0 10.0 100.0% 0 40.66s 7,509 378 81,978
Kimi K3.1 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 24.94s 8,070 464 9,637

切换对比组合