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Kimi K2.6 (medium) vs GLM 5.3 Flash (high)

GLM 5.3 Flash (high) 平均分领先,为 7.3 vs 7.2GLM 5.3 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.029 vs $1.247GLM 5.3 Flash (high) 更快,为 25.36s vs 115.89s,通过率为 63.6% vs 66.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-26

排名
#107
总输出令牌
347,519
响应时间(平均)
115.89s
总成本
$1.247
排名
#102
总输出令牌
78,318
响应时间(平均)
25.36s
总成本
$0.029
推荐模型 GLM 5.3 Flash (high)

它在这里得分最高(7.3),同时成本比Kimi K2.6 (medium)低约 44.4 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.6 Kimi K2.6 medium 发布日期: 2026-04-20 GLM 5.3 Flash GLM 5.3 Flash high 发布日期: 2026-08-26
分数 7.2 7.3
排名 #107 #102
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 63.6% 66.7%
不稳定测试 4 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 10.029 0.216
总成本 $1.247 $0.029
输入价格 $0.950 / 1M $0.075 / 1M
输出价格 $4.000 / 1M $0.250 / 1M
总输入令牌 68,913 113,003
输出令牌 64,654 11,558
推理令牌 282,865 66,760
响应时间(平均) 115.89s 25.36s
响应时间(最大) 876.20s 163.41s
响应时间(总计) 2433.66s 558.01s
参数量 1T 总计 (32B 激活) 320B 总计 (18B 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.

#107 MoonshotAI: Kimi K2.6

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

#102 GLM 5.3 Flash

high
成本
$0.003
时间
186.7s
令牌
10,486 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
GLM 5.3 Flash 8.2 7.2 88.9% 1 19.62s 7,317 373 9,973

快速对比

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