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Kimi K2.5 (medium) vs Qwen3.5-122B-A10B

平均分几乎持平,为 6.4 vs 6.4。 Qwen3.5-122B-A10B benchmark 成本更低,为 $0.308 vs $0.603。 Qwen3.5-122B-A10B 更快,为 14.79s vs 125.76s,通过率为 60.9% vs 36.2%。

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
#206
总输出令牌
241,096
响应时间(平均)
125.76s
总成本
$0.603
排名
#201
总输出令牌
97,112
响应时间(平均)
14.79s
总成本
$0.308
推荐模型 Qwen3.5-122B-A10B

它在这里得分最高(6.4),同时成本比Kimi K2.5 (medium)低约 2.0 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium 发布日期: 2026-01-27 Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B none 发布日期: 2026-02-24
分数 6.4 6.4
排名 #206 #201
可靠性 9.6 10.0
一致性 7.1 9.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 36.2%
不稳定测试 8 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.085 4.452
总成本 $0.603 $0.308
输入价格 $0.450 / 1M $0.260 / 1M
输出价格 $2.250 / 1M $2.080 / 1M
总输入令牌 292,271 405,921
输出令牌 55,025 97,112
推理令牌 186,071 0
响应时间(平均) 125.76s 14.79s
响应时间(最大) 566.79s 212.63s
响应时间(总计) 2137.84s 340.25s
参数量 1T 总计 (32B 激活) 122B 总计 (10B 激活)
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#206 MoonshotAI: Kimi K2.5

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

#201 Qwen3.5-122B-A10B

none
成本
$0.016
时间
44.5s
令牌
6,431 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
Qwen3.5-122B-A10B 3.7 7.0 22.2% 1 2.77s 7,913 693 0

快速对比

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