- 排名
- #122
- 总输出令牌
- 220,942
- 响应时间（平均）
- 98.19s
- 总成本
- $0.607
Kimi K2.5 (medium) vs GLM 5.1 (medium)
平均分几乎持平，为 7.0 vs 7.0。 Kimi K2.5 (medium) benchmark 成本更低，为 $0.607 vs $0.727。 GLM 5.1 (medium) 更快，为 58.80s vs 98.19s，通过率为 63.6% vs 65.2%。
- 排名
- #117
- 总输出令牌
- 215,889
- 响应时间（平均）
- 58.80s
- 总成本
- $0.727
推荐模型
Kimi K2.5 (medium)
它在本次比较中得分最高（7.0），并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。
详细对比
| 指标 | Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium | GLM 5.1 GLM 5.1 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 7.0 | 7.0 |
| 排名 | #122 | #117 |
| 可靠性 | 10.0 | 8.1 |
| 一致性 | 7.0 | 8.4 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 63.6% | 65.2% |
| 不稳定测试 | 8 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 4.849 | 6.923 |
| 总成本 | $0.607 | $0.727 |
| 输入价格 | $0.571 / 1M | $0.966 / 1M |
| 输出价格 | $2.850 / 1M | $3.036 / 1M |
| 总输入令牌 | 118,496 | 82,592 |
| 输出令牌 | 53,522 | 16,089 |
| 推理令牌 | 167,420 | 199,800 |
| 响应时间（平均） | 98.19s | 58.80s |
| 响应时间（最大） | 281.00s | 308.75s |
| 响应时间（总计） | 1571.05s | 1234.72s |
| 参数量 | 1T 总计 (32B 激活) | 744B 总计 (40B 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.
#122 MoonshotAI: Kimi K2.5
medium- 成本
- $0.030
- 时间
- 58.6s
- 令牌
- 8,683 tok
#117 GLM 5.1
medium
无效SVG
- 成本
- $0.000
- 时间
- 300.0s
- 令牌
- 0 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
快速对比
切换对比组合
GPT-5.5nonevsGLM 5.1mediumKimi K2.5mediumvsGPT-5.5noneGPT-5.6 SolnonevsGLM 5.1mediumSeed-2.0-CodehighvsKimi K2.5mediumKimi K2.5mediumvsGPT-5.6 SolnoneSeed-2.0-CodehighvsGLM 5.1mediumSolar Pro 4highvsGLM 5.1mediumGemini 3.5 FlashnonevsKimi K2.5mediumStep 3.7 FlashlowvsGLM 5.1mediumKimi K2.5mediumvsSolar Pro 4highKimi K2.5mediumvsStep 3.7 FlashhighMuse Glimmer 30BlowvsGLM 5.1medium