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Kimi K2.5 vs Qwen3.6 35B A3B

平均分几乎持平,为 5.3 vs 5.3。 Qwen3.6 35B A3B benchmark 成本更低,为 $0.105 vs $0.262。 Qwen3.6 35B A3B 更快,为 8.43s vs 35.86s,通过率为 29.0% vs 29.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-07

已对比模型

排名
#299
总输出令牌
49,389
响应时间(平均)
35.86s
总成本
$0.262
排名
#302
总输出令牌
63,781
响应时间(平均)
8.43s
总成本
$0.105
推荐模型 Qwen3.6 35B A3B

它在这里得分最高(5.3),同时成本比Kimi K2.5低约 2.5 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.5 Kimi K2.5 none 发布日期: 2026-01-27 Qwen3.6 35B A3B Qwen3.6 35B A3B none 发布日期: 2026-04-20
分数 5.3 5.3
排名 #299 #302
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 29.0% 29.0%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 4.976 2.586
总成本 $0.262 $0.105
输入价格 $0.450 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $2.250 / 1M $1.000 / 1M
缓存读取价格 $0.070 / 1M $0.050 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 275,349 272,479
输出令牌 49,377 40,677
推理令牌 12 23,104
响应时间(平均) 35.86s 8.43s
响应时间(最大) 321.19s 65.61s
响应时间(总计) 609.61s 176.93s
参数量 1T 总计 (32B 激活) 35B 总计 (3B 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.

#299 MoonshotAI: Kimi K2.5

none
成本
$0.015
时间
89.1s
令牌
5,421 tok

#302 Qwen3.6 35B A3B

none
成本
$0.008
时间
30.1s
令牌
6,317 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 35B A3B 5.5 10.0 33.3% 0 8.77s 7,911 960 10,201

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