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Kev 4B vs MiniMax M2.5 (medium)

MiniMax M2.5 (medium) 平均分领先,为 4.3 vs 2.4。 Kev 4B benchmark 成本更低,为 $0.002 vs $0.440。 Kev 4B 更快,为 5.63s vs 102.32s,通过率为 15.9% vs 42.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#376
总输出令牌
28,061
响应时间(平均)
5.63s
总成本
$0.002
排名
#340
总输出令牌
290,496
响应时间(平均)
102.32s
总成本
$0.440
推荐模型 MiniMax M2.5 (medium)

它在本次比较中得分最高(4.3),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Kev 4B Kev 4B none 发布日期: 2026-09-28 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 2.4 4.3
排名 #376 #340
可靠性 10.0 9.3
一致性 4.9 6.8
尝试次数 36/69 69/69
测试正确
尝试通过率 15.9% 42.0%
不稳定测试 1 9
总运行次数 36 69
每个结果成本 0.060 7.104
总成本 $0.002 $0.440
输入价格 $0.042 / 1M $0.270 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $1.080 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.027 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 42,804 188,239
输出令牌 28,061 27,822
推理令牌 0 262,674
响应时间(平均) 5.63s 102.32s
响应时间(最大) 17.79s 600.81s
响应时间(总计) 67.61s 1637.05s
参数量 4B 230B 总计 (10B 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.

#376 Jared Palmer: Kev 4B

none
此模型尚未生成任何展示结果。
成本
不适用
时间
-
令牌
0 tok

#340 MiniMax M2.5

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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
Kev 4B 4.5 6.7 33.3% 0 771ms 21,603 12,207 0
MiniMax M2.5 3.4 9.1 0.0% 0 188.58s 6,076 357 106,177

快速对比

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