- 排名
- #211
- 总输出令牌
- 241,096
- 响应时间（平均）
- 125.76s
- 总成本
- $0.841
Kimi K2.5 (medium) vs GLM 5.1
GLM 5.1 平均分领先，为 6.5 vs 6.4。 GLM 5.1 benchmark 成本更低，为 $0.451 vs $0.841。 GLM 5.1 更快，为 11.10s vs 125.76s，通过率为 60.9% vs 47.8%。
已对比模型
- 排名
- #203
- 总输出令牌
- 20,076
- 响应时间（平均）
- 11.10s
- 总成本
- $0.451
推荐模型
GLM 5.1
它在这里得分最高（6.5），同时成本比Kimi K2.5 (medium)低约 1.9 倍。
详细对比
| 指标 | Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium | GLM 5.1 GLM 5.1 none |
|---|---|---|
| 分数 | 6.4 | 6.5 |
| 排名 | #211 | #203 |
| 可靠性 | 9.6 | 10.0 |
| 一致性 | 7.1 | 8.2 |
| 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 | 5 |
| 总运行次数 | 69 | 69 |
| 每个结果成本 | 6.085 | 3.478 |
| 总成本 | $0.841 | $0.451 |
| 输入价格 | $0.450 / 1M | $1.400 / 1M |
| 输出价格 | $2.250 / 1M | $4.400 / 1M |
| 缓存读取价格 | $0.070 / 1M | $0.260 / 1M |
| 缓存写入价格 | 不适用 | 不适用 |
| 总输入令牌 | 292,271 | 258,956 |
| 输出令牌 | 55,025 | 20,076 |
| 推理令牌 | 186,071 | 0 |
| 响应时间（平均） | 125.76s | 11.10s |
| 响应时间（最大） | 566.79s | 107.19s |
| 响应时间（总计） | 2137.84s | 255.39s |
| 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 |
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.
#211 MoonshotAI: Kimi K2.5
medium- 成本
- $0.030
- 时间
- 58.6s
- 令牌
- 8,683 tok
#203 GLM 5.1
none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
- 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
KAT-Coder-Pro V2.5highvsGLM 5.1noneGrok 4.3mediumvsGLM 5.1noneGemini 3.5 FlashminimalvsKimi K2.5mediumLaguna XS 2.1medium免费可用vsGLM 5.1noneMercury 2.5highvsGLM 5.1noneDots 3 Note Previewhigh免费可用vsKimi K2.5mediumDots 3 Note Previewlow免费可用vsKimi K2.5mediumMercury 2.5 PreviewhighvsGLM 5.1noneGemini 3 Flash PreviewnonevsKimi K2.5mediumQwen3.6 35B A3BmediumvsGLM 5.1noneKimi K2.5mediumvsQwen3.5-122B-A10BnoneSolar Pro 4mediumvsGLM 5.1none