导航
Advertise here

Kimi K2.5 (medium) vs Qwen3.6 27B

Kimi K2.5 (medium) 平均分领先,为 6.4 vs 6.3。 Qwen3.6 27B benchmark 成本更低,为 $0.147 vs $0.841。 Qwen3.6 27B 更快,为 12.71s vs 125.76s,通过率为 60.9% vs 47.8%。

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
#216
总输出令牌
20,816
响应时间(平均)
12.71s
总成本
$0.147
推荐模型 Qwen3.6 27B

它的得分接近这里的最高分(6.3 vs 6.4),同时成本比Kimi K2.5 (medium)低约 5.7 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium 发布日期: 2026-01-27 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none 发布日期: 2026-04-20
分数 6.4 6.3
排名 #208 #216
可靠性 9.6 10.0
一致性 7.1 7.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 47.8%
不稳定测试 8 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.085 1.874
总成本 $0.841 $0.147
输入价格 $0.450 / 1M $0.320 / 1M
输出价格 $2.250 / 1M $3.200 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M 不适用
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 292,271 250,919
输出令牌 55,025 20,816
推理令牌 186,071 0
响应时间(平均) 125.76s 12.71s
响应时间(最大) 566.79s 156.31s
响应时间(总计) 2137.84s 292.29s
参数量 1T 总计 (32B 激活) 27B
开放状态 权重可用 开源

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

#216 Qwen3.6 27B

none
成本
$0.009
时间
83.0s
令牌
4,549 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
Qwen3.6 27B 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0

快速对比

切换对比组合