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AI BENCHY
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inclusionAI: Ling-2.6-flash vs MoonshotAI: Kimi K2.5

Kimi K2.5 平均分领先,为 5.5 vs 4.9Ling-2.6-flash benchmark 成本更低,为 $0.002 vs $0.127Ling-2.6-flash 更快,为 10.68s vs 19.15s,通过率为 30.3% vs 34.9%

推荐模型Ling-2.6-flash它的得分接近这里的最高分(4.9 vs 5.5),同时成本比Kimi K2.5低约 79.7 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-21

指标 Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none 发布日期: 2026-04-21 Kimi K2.5 Kimi K2.5 none 发布日期: 2026-01-27
分数 4.9 5.5
排名 #184 #161
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.6
测试正确
尝试通过率 30.3% 34.9%
不稳定测试 2 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.024 1.898
总成本 $0.002 $0.127
输入价格 $0.010 / 1M $0.571 / 1M
输出价格 $0.030 / 1M $2.850 / 1M
总输入令牌 114,375 89,322
输出令牌 14,903 26,638
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 10.68s 19.15s
响应时间(最大) 36.03s 102.83s
响应时间(总计) 213.51s 287.30s

Hamster playing table tennis

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

#184 Ling-2.6-flash

none
Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash
成本
$0.000
时间
0.0s
令牌
0 tok

#161 MoonshotAI: Kimi K2.5

none
成本
$0.015
时间
89.1s
令牌
5,421 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
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0
Kimi K2.5 5.5 10.0 33.3% 0 24.56s 7,311 4,708 0

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