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Kimi K2.6 vs Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B 平均分领先,为 5.6 vs 5.5。 Qwen3.5-35B-A3B benchmark 成本更低,为 $0.120 vs $0.486。 Qwen3.5-35B-A3B 更快,为 18.31s vs 26.34s,通过率为 30.4% vs 37.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-09

已对比模型

排名
#285
总输出令牌
64,022
响应时间(平均)
26.34s
总成本
$0.486
排名
#283
总输出令牌
135,768
响应时间(平均)
18.31s
总成本
$0.120
推荐模型 Qwen3.5-35B-A3B

它在这里得分最高(5.6),同时成本比Kimi K2.6低约 4.1 倍。

详细对比

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 5.5 5.6
排名 #285 #283
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.0 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 30.4% 37.7%
不稳定测试 3 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 6.999 3.135
总成本 $0.486 $0.120
输入价格 $0.950 / 1M $0.080 / 1M
输出价格 $4.000 / 1M $0.750 / 1M
缓存读取价格 $0.160 / 1M $0.040 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 241,357 218,886
输出令牌 64,021 135,768
推理令牌 1 0
响应时间(平均) 26.34s 18.31s
响应时间(最大) 238.89s 209.15s
响应时间(总计) 605.78s 421.19s
参数量 1T 总计 (32B 激活) 35B 总计 (3B 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.

#285 MoonshotAI: Kimi K2.6

none
成本
$0.020
时间
127.4s
令牌
4,429 tok

#283 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

切换对比组合