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Kimi K3 (max) vs Particle-1 (high)

Particle-1 (high) 平均分领先,为 8.4 vs 8.3。 Particle-1 (high) benchmark 成本更低,为 $0.170 vs $3.409。 Particle-1 (high) 更快,为 26.66s vs 139.41s,通过率为 78.3% vs 72.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#117
总输出令牌
233,327
响应时间(平均)
139.41s
总成本
$3.409
排名
#111
总输出令牌
307,596
响应时间(平均)
26.66s
总成本
$0.170
推荐模型 Particle-1 (high)

它在这里得分最高(8.4),同时成本比Kimi K3 (max)低约 20.1 倍。

详细对比

指标 Kimi K3 Kimi K3 max 发布日期: 2026-07-16 Particle-1 Particle-1 high 发布日期: 2026-10-28
分数 8.3 8.4
排名 #117 #111
可靠性 9.3 9.7
一致性 9.3 8.7
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 78.3% 72.5%
不稳定测试 2 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 23.601 1.131
总成本 $3.409 $0.170
输入价格 $0.830 / 1M $0.050 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $0.500 / 1M
缓存读取价格 $0.270 / 1M $0.003 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 170,700 314,243
输出令牌 7,719 7,814
推理令牌 225,608 299,782
响应时间(平均) 139.41s 26.66s
响应时间(最大) 766.58s 205.97s
响应时间(总计) 2788.26s 613.21s
参数量 2.8T 总计 (104B 激活) ~748B 总计 (~16B 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.

#117 MoonshotAI: Kimi K3

max
成本
$0.281
时间
506.9s
令牌
18,863 tok

#111 Particle-1

high
成本
$0.005
时间
46.6s
令牌
9,055 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 10.0 10.0 100.0% 0 325.79s 8,061 460 84,012
Particle-1 10.0 10.0 100.0% 0 41.83s 7,986 393 70,244

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