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Kimi K2.7 Code (medium) vs GPT-5.2 Chat

平均分几乎持平,为 7.0 vs 7.0。 GPT-5.2 Chat benchmark 成本更低,为 $0.594 vs $0.861。 GPT-5.2 Chat 更快,为 7.43s vs 81.18s,通过率为 60.9% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#156
总输出令牌
259,318
响应时间(平均)
81.18s
总成本
$0.861
排名
#153
总输出令牌
29,742
响应时间(平均)
7.43s
总成本
$0.594
推荐模型 GPT-5.2 Chat

它在这里得分最高(7.0),同时响应速度比Kimi K2.7 Code (medium)快约 10.9 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.7 Code Kimi K2.7 Code medium 发布日期: 2026-06-12 GPT-5.2 Chat GPT-5.2 Chat none 发布日期: 2025-12-11
分数 7.0 7.0
排名 #156 #153
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.1 8.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 66.7%
不稳定测试 5 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 8.755 4.564
总成本 $0.861 $0.594
输入价格 $0.672 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $3.350 / 1M $14.000 / 1M
总输入令牌 245,179 101,104
输出令牌 62,697 29,742
推理令牌 196,621 0
响应时间(平均) 81.18s 7.43s
响应时间(最大) 365.80s 38.52s
响应时间(总计) 1785.87s 163.35s
参数量 1T 总计 (32B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#156 MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

medium
成本
$0.025
时间
138.0s
令牌
6,093 tok

#153 GPT-5.2 Chat

none
成本
$0.010
时间
15.3s
令牌
797 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 K2.7 Code 7.8 9.3 66.7% 0 146.73s 4,650 1,864 25,635
GPT-5.2 Chat 8.8 7.8 88.9% 1 9.82s 7,305 6,731 0

快速对比

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