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Kimi K2.5 (medium) vs GPT-6 Luna (medium)

GPT-6 Luna (medium) 平均分领先,为 8.3 vs 6.4。 GPT-6 Luna (medium) benchmark 成本更低,为 $0.047 vs $0.841。 GPT-6 Luna (medium) 更快,为 18.07s vs 125.76s,通过率为 60.9% vs 73.9%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#208
总输出令牌
241,096
响应时间(平均)
125.76s
总成本
$0.841
排名
#79
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Kimi K2.5 (medium)低约 17.9 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium 发布日期: 2026-01-27 GPT-6 Luna GPT-6 Luna medium 发布日期: 2026-09-23
分数 6.4 8.3
排名 #208 #79
可靠性 9.6 10.0
一致性 7.1 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 8 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.085 0.313
总成本 $0.841 $0.047
输入价格 $0.450 / 1M $0.100 / 1M
输出价格 $2.250 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M $0.010 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.125 / 1M
总输入令牌 292,271 203,193
输出令牌 55,025 5,751
推理令牌 186,071 47,410
响应时间(平均) 125.76s 18.07s
响应时间(最大) 566.79s 66.44s
响应时间(总计) 2137.84s 415.53s
参数量 1T 总计 (32B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 权重可用 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.

#208 MoonshotAI: Kimi K2.5

medium
成本
$0.030
时间
58.6s
令牌
8,683 tok

#79 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
Kimi K2.5 6.1 4.6 66.7% 2 217.49s 6,935 5,705 74,693
GPT-6 Luna 6.6 4.6 77.8% 2 23.63s 7,302 438 10,222

快速对比

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