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Kimi K2.7 Code (medium) vs Step 5 Preview (high)

平均分几乎持平,为 7.0 vs 7.0。 Kimi K2.7 Code (medium) benchmark 成本更低,为 $1.136 vs $4.513。 Kimi K2.7 Code (medium) 更快,为 81.18s vs 154.41s,通过率为 60.9% vs 52.2%。

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
#167
总输出令牌
207,661
响应时间(平均)
81.18s
总成本
$1.136
排名
#169
总输出令牌
1,581,325
响应时间(平均)
154.41s
总成本
$4.513
推荐模型 Kimi K2.7 Code (medium)

它在这里得分最高(7.0),同时成本比Step 5 Preview (high)低约 4.0 倍。

详细对比

指标 Kimi K2.7 Code Kimi K2.7 Code medium 发布日期: 2026-06-12 Step 5 Preview Step 5 Preview high 发布日期: 2026-10-09
分数 7.0 7.0
排名 #167 #169
可靠性 10.0 9.5
一致性 8.1 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 60.9% 52.2%
不稳定测试 5 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 8.755 45.130
总成本 $1.136 $4.513
输入价格 $0.672 / 1M $1.000 / 1M
输出价格 $3.350 / 1M $2.700 / 1M
缓存读取价格 $0.180 / 1M $0.050 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 245,179 243,381
输出令牌 62,697 1,581,325
推理令牌 196,621 0
响应时间(平均) 81.18s 154.41s
响应时间(最大) 365.80s 455.72s
响应时间(总计) 1785.87s 3551.40s
参数量 1T 总计 (32B 激活) 600B 总计 (27B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

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.

#167 MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

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

#169 Step 5 Preview

high
成本
$0.057
时间
150.1s
令牌
20,970 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
Step 5 Preview 2.9 10.0 0.0% 0 421.68s 7,383 576,000 0

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