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AI BENCHY
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Kimi K2.6 vs Qwen3.5-122B-A10B

平均分几乎持平,为 5.7 vs 5.7Kimi K2.6 benchmark 成本更低,为 $0.233 vs $0.247Qwen3.5-122B-A10B 更快,为 12.93s vs 19.57s,通过率为 30.3% vs 33.3%

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

排名
#206
总输出令牌
30,249
响应时间(平均)
19.57s
总成本
$0.233
排名
#207
总输出令牌
88,459
响应时间(平均)
12.93s
总成本
$0.247
推荐模型 Qwen3.5-122B-A10B

它在这里得分最高(5.7),同时响应速度比Kimi K2.6快约 1.5 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.6 Kimi K2.6 none 发布日期: 2026-04-20 Qwen3.5-122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B none 发布日期: 2026-02-24
分数 5.7 5.7
排名 #206 #207
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 9.3
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 30.3% 33.3%
不稳定测试 2 2
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.732 4.182
总成本 $0.233 $0.247
输入价格 $0.950 / 1M $0.260 / 1M
输出价格 $4.000 / 1M $2.080 / 1M
总输入令牌 116,983 241,575
输出令牌 30,249 88,459
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 19.57s 12.93s
响应时间(最大) 238.89s 212.63s
响应时间(总计) 430.58s 284.39s
参数量 1T 总计 (32B 激活) 122B 总计 (10B 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.

#206 MoonshotAI: Kimi K2.6

none
成本
$0.020
时间
127.4s
令牌
4,429 tok

#207 Qwen3.5-122B-A10B

none
成本
$0.016
时间
44.5s
令牌
6,431 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
Qwen3.5-122B-A10B 3.7 7.0 22.2% 1 2.77s 7,913 693 0

快速对比

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