- 排名
- #109
- 总输出令牌
- 211,343
- 响应时间（平均）
- 91.29s
- 总成本
- $0.149
DeepSeek V4 Pro 0423 (high) vs Kimi K3.1 Pro (high)
Kimi K3.1 Pro (high) 平均分领先，为 8.2 vs 8.1。 DeepSeek V4 Pro 0423 (high) benchmark 成本更低，为 $0.149 vs $1.646。 Kimi K3.1 Pro (high) 更快，为 54.31s vs 91.29s，通过率为 65.2% 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 Pro 0423 (high)
它的得分接近这里的最高分（8.1 vs 8.2），同时成本比Kimi K3.1 Pro (high)低约 11.1 倍。
详细对比
| 指标 | DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 high | Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro high |
|---|---|---|
| 分数 | 8.1 | 8.2 |
| 排名 | #109 | #107 |
| 可靠性 | 10.0 | 8.5 |
| 一致性 | 7.8 | 8.4 |
| 尝试次数 | 69/69 | 69/69 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 65.2% | 79.7% |
| 不稳定测试 | 6 | 5 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 3.717 | 10.288 |
| 总成本 | $0.149 | $1.646 |
| 输入价格 | $0.209 / 1M | $2.000 / 1M |
| 输出价格 | $0.418 / 1M | $10.000 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.018 / 1M | $0.200 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 287,061 | 249,927 |
| 输出令牌 | 32,056 | 10,175 |
| 推理令牌 | 196,607 | 104,437 |
| 响应时间（平均） | 91.29s | 54.31s |
| 响应时间（最大） | 416.76s | 601.80s |
| 响应时间（总计） | 2099.56s | 1249.02s |
| 参数量 | 1.6T 总计 (49B 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.
#109 DeepSeek V4 Pro 0423
high- 成本
- $0.023
- 时间
- 257.6s
- 令牌
- 14,870 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 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 64.54s | 196,304 | 9,128 | 10,091 | |
| 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 Pro 0423 | 5.7 | 5.9 | 58.3% | 2 | 25.70s | 536 | 149 | 3,214 | |
| 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 Pro 0423 | 6.3 | 8.7 | 33.3% | 0 | 243.00s | 5,090 | 383 | 84,580 | |
| 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 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 78.99s | 66,082 | 4,582 | 25,404 | |
| 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 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 25.03s | 7,690 | 274 | 2,166 | |
| 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 Pro 0423 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 249.47s | 578 | 16,870 | 58,188 | |
| 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 Pro 0423 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.83s | 471 | 115 | 1,013 | |
| 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 Pro 0423 | 7.8 | 6.6 | 83.3% | 1 | 8.73s | 627 | 66 | 2,726 | |
| 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 Pro 0423 | 6.9 | 4.9 | 77.8% | 2 | 56.85s | 591 | 178 | 2,563 | |
| 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 Pro 0423 | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.92s | 8,909 | 295 | 701 | |
| 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 Pro 0423 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 34.01s | 183 | 16 | 5,961 | |
| 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
Seed-2.0-LitemediumvsKimi K3.1 ProhighClaude Opus 4.7mediumvsDeepSeek V4 Pro 0423highSeed-2.0-CodelowvsKimi K3.1 ProhighSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Pro 0423highKimi K3.1 ProhighvsGPT-5.6 TerramediumKimi K3.1 ProhighvsGLM 5.2mediumDeepSeek V4.1 Flash 1017maxvsKimi K3.1 ProhighGemini 4 ArgonlowvsKimi K3.1 ProhighSeed-2.0-LitemediumvsDeepSeek V4 Pro 0423highDeepSeek V4 Pro 0423highvsNemotron 3 Ultramedium免费可用Kimi K3.1 ProhighvsQwen3.7 PlusmediumLing 3.1 FlashmediumvsKimi K3.1 Prohigh