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AI BENCHY
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Kimi K2.5 vs Qwen3.6 27B

平均分几乎持平,为 5.5 vs 5.5Qwen3.6 27B benchmark 成本更低,为 $0.067 vs $0.127Qwen3.6 27B 更快,为 10.65s vs 19.15s,通过率为 34.9% vs 45.5%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-25

排名
#167
总输出令牌
26,638
响应时间(平均)
19.15s
总成本
$0.127
排名
#164
总输出令牌
16,155
响应时间(平均)
10.65s
总成本
$0.067
推荐模型 Qwen3.6 27B

它在这里得分最高(5.5),同时成本比Kimi K2.5低约 1.9 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.5 Kimi K2.5 none 发布日期: 2026-01-27 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.5 5.5
排名 #167 #164
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 7.6
测试正确
尝试通过率 34.9% 45.5%
不稳定测试 4 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 1.898 1.220
总成本 $0.127 $0.067
输入价格 $0.571 / 1M $0.290 / 1M
输出价格 $2.850 / 1M $2.400 / 1M
总输入令牌 89,322 95,796
输出令牌 26,638 16,155
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 19.15s 10.65s
响应时间(最大) 102.83s 156.31s
响应时间(总计) 287.30s 234.39s

Hamster playing table tennis

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

#167 MoonshotAI: Kimi K2.5

none
成本
$0.015
时间
89.1s
令牌
5,421 tok

#164 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 5.5 10.0 33.3% 0 24.56s 7,311 4,708 0
Qwen3.6 27B 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0

快速对比

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