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Mercury 2.5 (low) vs Kimi K3.1 Pro (max)

Kimi K3.1 Pro (max) 平均分领先,为 8.7 vs 5.1。 Mercury 2.5 (low) benchmark 成本更低,为 $0.020 vs $3.578。 Mercury 2.5 (low) 更快,为 3.34s vs 152.72s,通过率为 37.7% vs 84.1%。

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
#348
总输出令牌
40,302
响应时间(平均)
3.34s
总成本
$0.020
排名
#66
总输出令牌
300,622
响应时间(平均)
152.72s
总成本
$3.578
推荐模型 Kimi K3.1 Pro (max)

它在本次比较中得分最高(8.7),并且在 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Mercury 2.5 Mercury 2.5 low 发布日期: 2026-09-08 Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro max 发布日期: 2026-10-24
分数 5.1 8.7
排名 #348 #66
可靠性 9.8 7.1
一致性 8.2 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 37.7% 84.1%
不稳定测试 5 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.319 21.043
总成本 $0.020 $3.578
输入价格 $0.040 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $10.000 / 1M
缓存读取价格 $0.004 / 1M $0.200 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 326,083 285,488
输出令牌 7,224 9,091
推理令牌 33,078 291,531
响应时间(平均) 3.34s 152.72s
响应时间(最大) 47.06s 960.13s
响应时间(总计) 76.80s 3512.51s
参数量 ~100B ~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.

#348 Mercury 2.5

low
成本
$0.001
时间
2.4s
令牌
1,236 tok

#66 MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

max
成本
$0.193
时间
387.5s
令牌
19,362 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
Mercury 2.5 5.5 10.0 33.3% 0 972ms 7,909 521 2,269
Kimi K3.1 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 71.94s 8,061 467 31,621

切换对比组合