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KAT-Coder-Pro V2.5 vs GLM 5.2

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.7GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.153 vs $0.487GLM 5.2 更快,为 9.65s vs 26.01s,通过率为 71.2% vs 63.6%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-10

已对比模型

排名
#165
总输出令牌
139,572
响应时间(平均)
26.01s
总成本
$0.487
排名
#164
总输出令牌
14,344
响应时间(平均)
9.65s
总成本
$0.153
推荐模型 GLM 5.2

它在这里得分最高(6.7),同时成本比KAT-Coder-Pro V2.5低约 3.2 倍。

详细对比

指标 KAT-Coder-Pro V2.5 KAT-Coder-Pro V2.5 none 发布日期: 2026-07-14 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.7 6.7
排名 #165 #164
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.0 9.2
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 71.2% 63.6%
不稳定测试 8 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.419 1.312
总成本 $0.487 $0.153
输入价格 $0.740 / 1M $0.966 / 1M
输出价格 $2.960 / 1M $3.036 / 1M
总输入令牌 98,508 112,458
输出令牌 139,572 14,344
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 26.01s 9.65s
响应时间(最大) 335.41s 79.65s
响应时间(总计) 572.22s 212.38s
参数量 ~700B 总计 (~72B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#165 KAT-Coder-Pro V2.5

none
成本
$0.010
时间
29.0s
令牌
3,439 tok

#164 GLM 5.2

none
成本
$0.033
时间
87.7s
令牌
7,455 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 6.1 4.7 66.7% 2 22.52s 7,893 22,440 0
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

快速对比

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