开源模型 Kimi K3.1 Pro 在基准测试中得分比 GPT-6 Astra 低 10.9 分。然而,Kimi K3.1 Pro 的成本效益显著更高,每百万输出 token 的成本低五倍。这为用户提供了性能与成本之间的权衡。 AI
影响 凸显了当前大型语言模型在成本-性能权衡方面的特点,影响了不同用例的采用决策。
排序理由 对基准测试中模型性能和成本的比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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