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Kimi K3.1 Pro (low) vs Pareto 26.9 (default)

平均分几乎持平,为 8.8 vs 8.9。 Kimi K3.1 Pro (low) benchmark 成本更低,为 $1.836 vs $1.864。 Pareto 26.9 (default) 更快,为 28.26s vs 47.50s,通过率为 81.2% vs 79.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-24

已对比模型

排名
#60
总输出令牌
139,158
响应时间(平均)
47.50s
总成本
$1.836
排名
#59
总输出令牌
175,696
响应时间(平均)
28.26s
总成本
$1.864
推荐模型 Pareto 26.9 (default)

它在这里得分最高(8.9),同时响应速度比Kimi K3.1 Pro (low)快约 1.7 倍。

详细对比

指标 Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro low 发布日期: 2026-10-24 Pareto 26.9 Pareto 26.9 default 发布日期: 2026-10-15
分数 8.8 8.9
排名 #60 #59
可靠性 8.4 10.0
一致性 8.9 8.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 81.2% 79.7%
不稳定测试 3 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 10.796 12.422
总成本 $1.836 $1.864
输入价格 $2.000 / 1M $2.500 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $7.500 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $0.250 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 221,802 218,199
输出令牌 12,498 175,696
推理令牌 126,660 0
响应时间(平均) 47.50s 28.26s
响应时间(最大) 506.95s 151.76s
响应时间(总计) 1092.61s 649.90s
参数量 ~2.8T 总计 (~104B 激活) -
开放状态 闭源 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.

#60 MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

low
fetch failed
成本
$0.000
时间
10.7s
令牌
0 tok

#59 Pareto 26.9

default
成本
$0.038
时间
109.6s
令牌
5,118 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 K3.1 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 18.91s 8,070 468 7,531
Pareto 26.9 10.0 10.0 100.0% 0 49.15s 7,419 1,895 0

切换对比组合