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Ling 3.0 Flash vs Kimi K2.5

Kimi K2.5 平均分领先,为 5.3 vs 5.2。 Ling 3.0 Flash benchmark 成本更低,为 $0.004 vs $0.262。 Ling 3.0 Flash 更快,为 3.40s vs 35.86s,通过率为 26.1% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-07

已对比模型

排名
#304
总输出令牌
12,777
响应时间(平均)
3.40s
总成本
$0.004
排名
#299
总输出令牌
49,389
响应时间(平均)
35.86s
总成本
$0.262
推荐模型 Ling 3.0 Flash

它的得分接近这里的最高分(5.2 vs 5.3),同时成本比Kimi K2.5低约 76.8 倍。

详细对比

指标 Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none 发布日期: 2026-07-24 Kimi K2.5 Kimi K2.5 none 发布日期: 2026-01-27
分数 5.2 5.3
排名 #304 #299
可靠性 10.0 10.0
一致性 10.0 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 26.1% 29.0%
不稳定测试 0 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 4.976
总成本 $0.004 $0.262
输入价格 $0.021 / 1M $0.450 / 1M
输出价格 $0.063 / 1M $2.250 / 1M
缓存读取价格 $0.005 / 1M $0.070 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 123,993 275,349
输出令牌 12,777 49,377
推理令牌 0 12
响应时间(平均) 3.40s 35.86s
响应时间(最大) 17.51s 321.19s
响应时间(总计) 74.77s 609.61s
参数量 124B 总计 (5.1B 激活) 1T 总计 (32B 激活)
开放状态 开源 权重可用

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.

#304 Ling 3.0 Flash

none
成本
$0.000
时间
11.6s
令牌
2,781 tok

#299 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 3.0 Flash 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0
Kimi K2.5 5.5 10.0 33.3% 0 24.56s 7,311 4,708 0

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