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DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.5 (medium)

Kimi K2.5 (medium) 平均分领先,为 7.0 vs 6.8DeepSeek V4 Pro benchmark 成本更低,为 $0.351 vs $0.479DeepSeek V4 Pro 更快,为 11.71s vs 98.19s,通过率为 47.0% vs 63.6%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#133
总输出令牌
35,547
响应时间(平均)
11.71s
总成本
$0.351
排名
#123
总输出令牌
220,942
响应时间(平均)
98.19s
总成本
$0.479
推荐模型 DeepSeek V4 Pro

它的得分接近这里的最高分(6.8 vs 7.0),同时响应速度比Kimi K2.5 (medium)快约 8.4 倍。

详细对比

指标 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none 发布日期: 2026-04-24 Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium 发布日期: 2026-01-27
分数 6.8 7.0
排名 #133 #123
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 7.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 47.0% 63.6%
不稳定测试 4 8
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.061 4.849
总成本 $0.351 $0.479
输入价格 $1.600 / 1M $0.450 / 1M
输出价格 $3.200 / 1M $2.250 / 1M
总输入令牌 148,078 118,496
输出令牌 35,547 53,522
推理令牌 0 167,420
响应时间(平均) 11.71s 98.19s
响应时间(最大) 119.44s 281.00s
响应时间(总计) 257.67s 1571.05s
参数量 1.6T 总计 (49B 激活) 1T 总计 (32B 激活)
开放状态 开源 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#133 DeepSeek V4 Pro

none
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#123 MoonshotAI: Kimi K2.5

medium
成本
$0.030
时间
58.6s
令牌
8,683 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 Pro 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
Kimi K2.5 6.1 4.6 66.7% 2 217.49s 6,935 5,705 74,693

快速对比

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