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Kimi K3 (max) vs Qwen3.8 27B (medium)

Kimi K3 (max) 平均分领先,为 7.9 vs 7.8。 未测量本地硬件成本,因此无法进行成本比较。 Qwen3.8 27B (medium) 更快,为 33.05s vs 142.84s,通过率为 77.3% vs 66.7%

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
#68
总输出令牌
136,162
响应时间(平均)
33.05s
总成本
不适用
推荐模型 Kimi K3 (max)

它在本次比较中得分最高(7.9),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 Kimi K3 Kimi K3 max 发布日期: 2026-07-16 Qwen3.8 27B Qwen3.8 27B medium 发布日期: 2026-08-14
分数 7.9 7.8
排名 #58 #68
可靠性 9.0 9.6
一致性 9.2 9.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 77.3% 66.7%
不稳定测试 2 1
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 98,266
输出令牌 2,887 1,861
推理令牌 221,241 134,301
响应时间(平均) 142.84s 33.05s
响应时间(最大) 766.58s 214.63s
响应时间(总计) 2714.02s 694.04s
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

#68 Qwen3.8 27B

medium
成本
不适用
时间
43.4s
令牌
2,956 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 10.0 10.0 100.0% 0 40.50s 7,893 585 26,808

快速对比

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