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AI BENCHY
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Kimi K3 (max) vs Qwen3.8 27B (low)

平均分几乎持平,为 7.9 vs 7.9。 未测量本地硬件成本,因此无法进行成本比较。 Qwen3.8 27B (low) 更快,为 39.11s vs 142.84s,通过率为 77.3% vs 68.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-15

排名
#58
总输出令牌
224,128
响应时间(平均)
142.84s
总成本
$3.467
排名
#61
总输出令牌
169,329
响应时间(平均)
39.11s
总成本
不适用
推荐模型 Qwen3.8 27B (low)

它在这里得分最高(7.9),同时响应速度比Kimi K3 (max)快约 3.7 倍。

详细对比

指标 Kimi K3 Kimi K3 max 发布日期: 2026-07-16 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B low 发布日期: 2026-08-14
分数 7.9 7.9
排名 #58 #61
可靠性 9.0 10.0
一致性 9.2 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 77.3% 68.2%
不稳定测试 2 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 21.668 不适用
总成本 $3.467 不适用
输入价格 $3.000 / 1M 不适用
输出价格 $15.000 / 1M 不适用
总输入令牌 34,960 99,705
输出令牌 2,887 1,545
推理令牌 221,241 167,784
响应时间(平均) 142.84s 39.11s
响应时间(最大) 766.58s 376.04s
响应时间(总计) 2714.02s 860.51s
参数量 2.8T 总计 (104B 激活) 27.3B
开放状态 权重可用 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#58 MoonshotAI: Kimi K3

max
成本
$0.281
时间
506.9s
令牌
18,863 tok

#61 Qwen3.8 27B

low
成本
不适用
时间
92.8s
令牌
6,902 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
Qwen3.8 27B 7.7 10.0 66.7% 0 140.92s 8,127 585 86,694

快速对比

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