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KAT Coder AIR V2.5 (low) vs GPT-4o-mini

平均分几乎持平,为 5.0 vs 5.0。 GPT-4o-mini benchmark 成本更低,为 $0.024 vs $0.046。 GPT-4o-mini 更快,为 4.16s vs 10.21s,通过率为 42.0% vs 21.7%。

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
#301
总输出令牌
60,414
响应时间(平均)
10.21s
总成本
$0.046
排名
#300
总输出令牌
3,627
响应时间(平均)
4.16s
总成本
$0.024
推荐模型 GPT-4o-mini

它在这里得分最高(5.0),同时成本比KAT Coder AIR V2.5 (low)低约 1.9 倍。

详细对比

指标 KAT Coder AIR V2.5 KAT Coder AIR V2.5 low 发布日期: 2026-07-14 GPT-4o-mini GPT-4o-mini none 发布日期: 2024-07-18
分数 5.0 5.0
排名 #301 #300
可靠性 9.9 10.0
一致性 7.8 9.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 42.0% 21.7%
不稳定测试 6 0
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.649 0.480
总成本 $0.046 $0.024
输入价格 $0.000 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $0.600 / 1M
总输入令牌 61,094 145,180
输出令牌 6,532 3,627
推理令牌 53,882 0
响应时间(平均) 10.21s 4.16s
响应时间(最大) 86.23s 39.99s
响应时间(总计) 234.86s 70.70s
参数量 ~35B 总计 (~3B 激活) ~8B
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#301 KAT Coder AIR V2.5

low
成本
$0.004
时间
29.9s
令牌
6,008 tok

#300 GPT-4o-mini

none
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
742 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
KAT Coder AIR V2.5 3.5 7.3 11.1% 1 11.06s 7,893 2,001 13,623
GPT-4o-mini 3.2 9.6 0.0% 0 1.63s 7,314 367 0

快速对比

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