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MoonshotAI: Kimi K2.6 vs Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B 平均分领先,为 6.1 vs 5.8Qwen3.5-35B-A3B benchmark 成本更低,为 $0.106 vs $0.184Qwen3.5-35B-A3B 更快,为 12.72s vs 19.58s,通过率为 34.9% vs 43.9%

推荐模型Qwen3.5-35B-A3B它在这里得分最高(6.1),同时成本比Kimi K2.6低约 1.7 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 none 发布日期: 2026-04-20 Qwen3.5-35B-A3B Qwen3.5-35B-A3B none 发布日期: 2026-02-24
分数 5.8 6.1
排名 #138 #127
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.3 8.6
测试正确
尝试通过率 34.9% 43.9%
不稳定测试 2 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 3.199 1.578
总成本 $0.184 $0.106
输入价格 $0.684 / 1M $0.140 / 1M
输出价格 $3.420 / 1M $1.000 / 1M
总输入令牌 116,970 134,521
输出令牌 30,253 86,614
推理令牌 0 0
响应时间(平均) 19.58s 12.72s
响应时间(最大) 238.89s 209.15s
响应时间(总计) 430.85s 279.90s

Hamster playing table tennis

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

#138 MoonshotAI: Kimi K2.6

none
成本
$0.020
时间
127.4s
令牌
4,429 tok

#127 Qwen3.5-35B-A3B

none
成本
$0.005
时间
28.4s
令牌
4,518 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
Qwen3.5-35B-A3B 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,808 571 0

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