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Kimi K3 (max) vs Qwen3.7 Flash (high)

Kimi K3 (max) 平均分领先,为 8.0 vs 7.8Qwen3.7 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.051 vs $3.112Qwen3.7 Flash (high) 更快,为 39.77s vs 122.48s,通过率为 75.8% vs 72.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-28

排名
#40
总输出令牌
200,439
响应时间(平均)
122.48s
总成本
$3.112
排名
#48
总输出令牌
359,703
响应时间(平均)
39.77s
总成本
$0.051
推荐模型 Qwen3.7 Flash (high)

它的得分接近这里的最高分(7.8 vs 8.0),同时成本比Kimi K3 (max)低约 61.9 倍。

详细对比

指标 Kimi K3 Kimi K3 max 发布日期: 2026-07-16 Qwen3.7 Flash Qwen3.7 Flash high 发布日期: 2026-07-28
分数 8.0 7.8
排名 #40 #48
可靠性 9.1 10.0
一致性 9.5 7.8
测试正确
尝试通过率 75.8% 72.7%
不稳定测试 1 6
总运行次数 66 66
每个结果成本 19.446 0.387
总成本 $3.112 $0.051
输入价格 $3.000 / 1M $0.030 / 1M
输出价格 $15.000 / 1M $0.130 / 1M
总输入令牌 34,916 116,322
输出令牌 2,910 12,332
推理令牌 197,529 347,371
响应时间(平均) 122.48s 39.77s
响应时间(最大) 766.58s 431.47s
响应时间(总计) 2327.06s 875.01s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#40 MoonshotAI: Kimi K3

max
成本
$0.281
时间
506.9s
令牌
18,863 tok

#48 Qwen3.7 Flash

high
无效SVG
成本
$0.000
时间
600.0s
令牌
0 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
Qwen3.7 Flash 8.2 9.7 66.7% 0 58.84s 7,893 503 62,350

快速对比

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