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Kimi K2.7 Code (medium) vs GPT-5.3 Chat

平均分几乎持平,为 7.5 vs 7.5GPT-5.3 Chat benchmark 成本更低,为 $0.571 vs $0.692GPT-5.3 Chat 更快,为 6.88s vs 84.25s,通过率为 65.2% vs 68.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-25

排名
#60
总输出令牌
262,507
响应时间(平均)
84.25s
总成本
$0.692
排名
#62
总输出令牌
30,854
响应时间(平均)
6.88s
总成本
$0.571
推荐模型 GPT-5.3 Chat

它在这里得分最高(7.5),同时响应速度比Kimi K2.7 Code (medium)快约 12.2 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.7 Code Kimi K2.7 Code medium 发布日期: 2026-06-12 GPT-5.3 Chat GPT-5.3 Chat none 发布日期: 2026-03-03
分数 7.5 7.5
排名 #60 #62
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.3 8.2
测试正确
尝试通过率 65.2% 68.2%
不稳定测试 4 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 6.457 4.387
总成本 $0.692 $0.571
输入价格 $0.780 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $3.500 / 1M $14.000 / 1M
总输入令牌 72,073 78,990
输出令牌 83,714 30,854
推理令牌 178,793 0
响应时间(平均) 84.25s 6.88s
响应时间(最大) 365.80s 18.33s
响应时间(总计) 1769.22s 151.31s

Hamster playing table tennis

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

#60 MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

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

#62 GPT-5.3 Chat

none
成本
$0.008
时间
8.1s
令牌
634 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-5.3 Chat 5.6 4.7 55.6% 2 10.52s 7,302 6,632 0

快速对比

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