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Kimi K3.1 Pro (max) vs GPT-5.2 (medium)

Kimi K3.1 Pro (max) 平均分领先,为 8.7 vs 8.7。 GPT-5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $1.558 vs $3.578。 GPT-5.2 (medium) 更快,为 31.29s vs 152.72s,通过率为 84.1% vs 73.9%。

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
#66
总输出令牌
300,622
响应时间(平均)
152.72s
总成本
$3.578
排名
#68
总输出令牌
80,538
响应时间(平均)
31.29s
总成本
$1.558
推荐模型 GPT-5.2 (medium)

它的得分接近这里的最高分(8.7 vs 8.7),同时成本比Kimi K3.1 Pro (max)低约 2.3 倍。

详细对比

指标 Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro max 发布日期: 2026-10-24 GPT-5.2 GPT-5.2 medium 发布日期: 2025-12-11
分数 8.7 8.7
排名 #66 #68
可靠性 7.1 10.0
一致性 8.6 8.5
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 84.1% 73.9%
不稳定测试 4 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 21.043 10.261
总成本 $3.578 $1.558
输入价格 $2.000 / 1M $1.750 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $14.000 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $0.175 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 285,488 235,207
输出令牌 9,091 11,065
推理令牌 291,531 69,473
响应时间(平均) 152.72s 31.29s
响应时间(最大) 960.13s 116.86s
响应时间(总计) 3512.51s 531.98s
参数量 ~2.8T 总计 (~104B 激活) ~1.2T 总计 (~80B 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.

#66 MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

max
成本
$0.193
时间
387.5s
令牌
19,362 tok

#68 GPT-5.2

medium
成本
$0.047
时间
49.2s
令牌
3,396 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 71.94s 8,061 467 31,621
GPT-5.2 10.0 10.0 100.0% 0 22.73s 7,302 511 11,912

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