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KAT-Coder-Pro V2.5 (high) vs GPT-6 Luna (medium)

GPT-6 Luna (medium) 平均分领先,为 8.3 vs 6.5。 GPT-6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.047 vs $0.506。 GPT-6 Luna (medium) 更快,为 18.07s vs 21.21s,通过率为 60.9% vs 73.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-12

已对比模型

排名
#211
总输出令牌
144,359
响应时间(平均)
21.21s
总成本
$0.506
排名
#83
总输出令牌
53,161
响应时间(平均)
18.07s
总成本
$0.047
推荐模型 GPT-6 Luna (medium)

它在这里得分最高(8.3),同时成本比KAT-Coder-Pro V2.5 (high)低约 10.8 倍。

详细对比

指标 KAT-Coder-Pro V2.5 KAT-Coder-Pro V2.5 high 发布日期: 2026-07-14 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium 发布日期: 2026-09-23
分数 6.5 8.3
排名 #211 #83
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.9 8.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 73.9%
不稳定测试 6 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.599 0.313
总成本 $0.506 $0.047
输入价格 $0.740 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $2.960 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.150 / 1M $0.010 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.125 / 1M
总输入令牌 106,085 203,193
输出令牌 9,071 5,751
推理令牌 135,288 47,410
响应时间(平均) 21.21s 18.07s
响应时间(最大) 199.97s 66.44s
响应时间(总计) 487.83s 415.53s
参数量 ~700B 总计 (~72B 激活) ~400B 总计 (~17B 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.

#211 KAT-Coder-Pro V2.5

high
成本
$0.009
时间
26.4s
令牌
3,117 tok

#83 GPT-6 Luna

medium
成本
$0.002
时间
23.6s
令牌
2,966 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-Pro V2.5 6.4 7.9 44.4% 1 22.00s 7,893 422 20,461
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

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