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Kimi K2.6 vs Nemotron 3.5 Super VL

平均分几乎持平,为 5.5 vs 5.5。 Nemotron 3.5 Super VL benchmark 成本更低,为 $0.040 vs $0.486。 Kimi K2.6 更快,为 26.34s vs 46.97s,通过率为 30.4% vs 43.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-16

已对比模型

排名
#302
总输出令牌
64,022
响应时间(平均)
26.34s
总成本
$0.486
排名
#300
总输出令牌
3,892
响应时间(平均)
46.97s
总成本
$0.040
推荐模型 Nemotron 3.5 Super VL

它在这里得分最高(5.5),同时成本比Kimi K2.6低约 12.2 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.6 Kimi K2.6 none 发布日期: 2026-04-20 Nemotron 3.5 Super VL Nemotron 3.5 Super VL none 发布日期: 2026-10-15 免费可用
分数 5.5 5.5
排名 #302 #300
可靠性 10.0 9.7
一致性 9.0 8.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 30.4% 43.5%
不稳定测试 3 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.999 0.496
总成本 $0.486 $0.040
输入价格 $0.950 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $4.000 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.160 / 1M $0.020 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 241,357 251,253
输出令牌 64,021 3,892
推理令牌 1 0
响应时间(平均) 26.34s 46.97s
响应时间(最大) 238.89s 872.07s
响应时间(总计) 605.78s 1080.29s
参数量 1T 总计 (32B 激活) 120B 总计 (12B 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.

#302 MoonshotAI: Kimi K2.6

none
成本
$0.020
时间
127.4s
令牌
4,429 tok

#300 Nemotron 3.5 Super VL

none
成本
$0.001
时间
3.9s
令牌
1,061 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 5.5 9.8 33.3% 0 82.57s 5,986 14,754 0
Nemotron 3.5 Super VL 3.6 7.0 22.2% 1 4.33s 7,623 318 0

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