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MoonshotAI: Kimi K2.6 vs Qwen: Qwen3.7 Max

Qwen3.7 Max 平均分领先,为 7.4 vs 7.2Qwen3.7 Max benchmark 成本更低,为 $0.197 vs $1.036Qwen3.7 Max 更快,为 4.52s vs 109.98s,通过率为 63.6% vs 68.2%

推荐模型Qwen3.7 Max它在这里得分最高(7.4),同时成本比Kimi K2.6 (medium)低约 5.3 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-20

指标 Kimi K2.6 Kimi K2.6 medium 发布日期: 2026-04-20 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22
分数 7.2 7.4
排名 #68 #59
可靠性 9.4 9.9
一致性 8.3 10.0
测试正确
尝试通过率 63.6% 68.2%
不稳定测试 4 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 9.821 1.582
总成本 $1.036 $0.197
输入价格 $0.684 / 1M $1.475 / 1M
输出价格 $3.420 / 1M $4.425 / 1M
总输入令牌 68,902 95,983
输出令牌 111,680 12,446
推理令牌 279,860 0
响应时间(平均) 109.98s 4.52s
响应时间(最大) 876.20s 72.30s
响应时间(总计) 2309.56s 99.52s

Hamster playing table tennis

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

#68 MoonshotAI: Kimi K2.6

medium
成本
$0.013
时间
103.4s
令牌
3,620 tok

#59 Qwen3.7 Max

none
成本
$0.046
时间
195.0s
令牌
12,171 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 K2.6 5.7 8.6 33.3% 0 214.42s 2,925 9,970 77,189
Qwen3.7 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0

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