DataLearner 标志

Gemma 4 31BvsKimi K2.5

在 8 个共同 benchmark 中,Kimi K2.5 整体领先:Gemma 4 31B 领先 2 项,Kimi K2.5 领先 6 项,持平 0 项,平均分差 -26.08。

Google DeepMind
Gemma 4 31B

Google DeepMind · 2026-04-02 · 聊天大模型

Moonshot AI
Kimi K2.5

Moonshot AI · 2026-01-27 · 多模态大模型

Gemma 4 31B2 项(25%)(75%)6 项Kimi K2.5

评测分数

按能力类目分组,每组内按分差大小排列;共 8 项。

写作与创意表达

Kimi K2.5 领先 1/1
评测项Gemma 4 31BKimi K2.5分差
Creative Writing1,36870 / 110Normal (No Tools)1,57946 / 110Normal (No Tools)-210.40

图像感知与视觉推理

Kimi K2.5 领先 1/1
评测项Gemma 4 31BKimi K2.5分差
MMMU-Pro70.30128 / 229Normal (No Tools)73.10112 / 229Normal (No Tools)-2.80

数学

Kimi K2.5 领先 1/1
评测项Gemma 4 31BKimi K2.5分差
AIME 202689.2026 / 30Thinking (No Tools)92.5022 / 30Thinking (No Tools)-3.30

科学知识与推理

Kimi K2.5 领先 1/1
评测项Gemma 4 31BKimi K2.5分差
GPQA Diamond84.3096 / 253Thinking (No Tools)87.6065 / 253Thinking (No Tools)-3.30

算法与竞赛编程

Kimi K2.5 领先 1/1
评测项Gemma 4 31BKimi K2.5分差
LiveCodeBench8033 / 125Thinking (No Tools)8520 / 125Thinking (No Tools)-5

综合知识考试

Gemma 4 31B 领先 1/1
评测项Gemma 4 31BKimi K2.5分差
MMLU-Pro85.2026 / 175Thinking (No Tools)78.5071 / 175Thinking (No Tools)+6.70

自主开发与终端任务

Gemma 4 31B 领先 1/1
评测项Gemma 4 31BKimi K2.5分差
Terminal Bench Hard30.30110 / 244Normal (With Tools)18.90150 / 244Normal (With Tools)+11.40

跨应用与工具编排

Kimi K2.5 领先 1/1
评测项Gemma 4 31BKimi K2.5分差
PinchBench v252.6638 / 45Reported best (effort unspecified)54.6036 / 45Reported best (effort unspecified)-1.94

规格对比

字段Gemma 4 31BKimi K2.5
发布机构Google DeepMindMoonshot AI
发布时间2026-04-022026-01-27
模型类型聊天大模型多模态大模型
架构稠密模型MoE 架构
参数规模307亿1万亿
上下文长度256K256K
最大输出32K16K

API 调用价格

价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录;缺失项不做推测。

价格项Gemma 4 31BKimi K2.5
文本输入暂无公开价格$0.6 / 1M tokens
文本输出暂无公开价格$3 / 1M tokens
缓存读取暂无公开价格$0.1 / 1M tokens

部分模型公开价格不完整,缺失字段按"暂无公开价格"展示。

小结

  • Gemma 4 31B在以下类目领先:综合知识考试 (1/1)、自主开发与终端任务 (1/1)
  • Kimi K2.5在以下类目领先:写作与创意表达 (1/1)、图像感知与视觉推理 (1/1)、数学 (1/1)、科学知识与推理 (1/1)、算法与竞赛编程 (1/1)、跨应用与工具编排 (1/1)

8 个共同 benchmark 上,Kimi K2.5 平均高出 26.08 分。

单项差距最大的 benchmark:Creative Writing — Gemma 4 31B 1,368,Kimi K2.5 1,579(分差 -210.40)。

本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成,不使用实时 LLM 撰写。