Qwen vs Kimi : code et tarifs
Kimi K3.1 Pro mène SciCode avec 60.76% contre 50.58%. Qwen3.8-Flash-Next a le coût illustré le plus bas à $0.0025 ; l’autre modèle coûte $0.03.
| Critère | Gagnant | Écart | Preuve |
|---|---|---|---|
| SciCode (%) | Kimi K3.1 Pro | 10.18 pp | Qwen3.8-Flash-Next 50.58% / Kimi K3.1 Pro 60.76%12 |
| Vitesse de sortie (tokens/s) | Qwen3.8-Flash-Next | 19.7 tokens/s | Qwen3.8-Flash-Next 55.4 / Kimi K3.1 Pro 35.7 tokens/s |
| AA : délai avant le premier token de réponse (s) | Qwen3.8-Flash-Next | 20.73 s | Qwen3.8-Flash-Next 38.17 s / Kimi K3.1 Pro 58.90 s |
| Coût estimé par requête | Qwen3.8-Flash-Next | $0.0275 | 10K + 1K: Qwen3.8-Flash-Next $0.0025 / Kimi K3.1 Pro $0.0343 |
Évaluations AA de qualité du code
Performances
| Mesure | Qwen3.8-Flash-Next | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|---|
| Vitesse de sortie (tokens/s) | 55.4 | 35.7 |
| AA : délai avant le premier token de réponse (s) | 38.17 | 58.90 |
Tarifs et coût par requête
| Mesure | Qwen3.8-Flash-Next · Lyceum | Kimi K3.1 Pro · Novita AI |
|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $0.23 | $24 |
| Sortie / 1M tokens | $0.53 | $104 |
| Fenêtre de contexte (tokens) | 262,1445 | 1,048,5764 |
| Sortie maximale (tokens) | 131,0726 | 1,048,5764 |
| Documentation de l’API | Novita AI · Chat API | |
Programmation, raisonnement, contexte et coût
Benchmark de raisonnement
Fenêtre de contexte (tokens)
Méthodologie et sources
SciCode est l’évaluation de programmation scientifique d’AA, exprimée en pourcentage ; un score plus élevé est meilleur. Elle est distincte du test de performance avec 10,000 tokens d’entrée et n’évalue pas Cline dans l’éditeur. Qualité et performances utilisent les configurations indiquées à côté des modèles. Un AA v5 Intelligence Index actuel apparaît uniquement si les deux modèles ont une valeur publiée. Les performances AA utilisent le test avec 10,000 tokens d’entrée et la configuration affichée de chaque modèle ; les réglages de raisonnement varient. La vitesse est le débit de sortie médian. La latence de réponse mesure le premier token de réponse après le raisonnement, et non le premier fragment de raisonnement diffusé. Pour le raisonnement non diffusé et les modèles sans raisonnement, AA indique le même événement pour le premier fragment et la première réponse. AA estime cette latence à partir de la réponse initiale et de la durée du raisonnement ; ce n’est pas une médiane échantillonnée séparément. Il s’agit de déploiements de référence, sans garantie pour les endpoints Novita. L’exemple sans cache facture 10,000 tokens d’entrée et 1,000 de sortie au tarif du vendeur indiqué ; il ne représente pas le coût du test AA. Prix, limites de contexte et de sortie proviennent des sources des vendeurs cités.
- Artificial Analysis · Qwen3.8-Flash-Next · qualité et performances
- Artificial Analysis · Kimi K3.1 Pro · qualité et performances
- Lyceum · Qwen3.8-Flash-Next · tarifs et limites API
- Novita AI · Kimi K3.1 Pro · tarifs et limites de l’endpoint
- Lyceum · Qwen3.8-Flash-Next · spécification du contexte natif
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