kimi-k2.7-code 是不是真的?深度检测结果
匹配但有瑕疵
kimi-k2.7-code 本次深度验真结果:匹配但有瑕疵(75/100)。主要问题:问它是哪个型号时答案会变;分不清自己属于哪一代模型;这个型号该有的特点答不上来。
主要问题:问它是哪个型号时答案会变;分不清自己属于哪一代模型;这个型号该有的特点答不上来。
kimi-k2.7-code 本次深度验真结果:匹配但有瑕疵(75/100)。主要问题:问它是哪个型号时答案会变;分不清自己属于哪一代模型;这个型号该有的特点答不上来。
主要问题:问它是哪个型号时答案会变;分不清自己属于哪一代模型;这个型号该有的特点答不上来。
优先显示接口自己报回来的实际用量;没有实际值时才显示估算。
连着测几次,看重复内容有没有按便宜的缓存价计费;显示 0% 就是这次没享受到缓存优惠。
这次用到了缓存,但比例偏低,实际能省多少建议对着账单再看。
测它一次最多能读多长的内容,再和官方标称的长度比一比。
本次按 32K / 64K / 100K / 200K 逐档测试,均稳定返回。
把接口可用性、模型身份、返回信息完整性等项目拆开查看。
主要问题:问它是哪个型号时答案会变;分不清自己属于哪一代模型;这个型号该有的特点答不上来。
每条都能展开看细节,涉及隐私的内容已隐去。
接口模型列表中可以看到 kimi-k2.7-code。
这题测了 9 次,结果:通过。
基础调用成功,接口能返回可识别响应。
这题测了 1 次,结果:通过。
问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 109 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 61 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 73 token
按官方接口的标准调用,看返回是否规范。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 119 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 87 token
问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 110 token
核对它报回来的用量和缓存计费。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 73 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 406 token
反复多问几次,看会不会答一半就断或偷偷换模型。 2 次都对。
这题测了 2 次:2 次通过。 本题用量 283 token
问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 337 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 873 token
问它自己是什么模型,看答案对不对。 有几次没对上。
这题测了 1 次:1 次要留意。 没通过的原因:模型代码锚定不稳定 本题用量 177 token
问它自己是什么模型,看答案对不对。 有几次没对上。
这题测了 1 次:1 次要留意。 没通过的原因:模型族识别不稳定 本题用量 214 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
这题测了 1 次:1 次要留意。 没通过的原因:模型专属边界表达不清 本题用量 499 token
针对这个模型再做一项专门检测。 5 次都对。
这题测了 5 次:5 次通过。 本题用量 14.3K token 其中按缓存价计费 128 token
32K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。
这题测了 1 次:1 次通过。 这题用的内容长度:32K 本题用量 18.8K token
64K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。
这题测了 1 次:1 次通过。 这题用的内容长度:64K 本题用量 37.5K token
100K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。
这题测了 1 次:1 次通过。 这题用的内容长度:100K 本题用量 57.8K token 其中按缓存价计费 128 token
200K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。
这题测了 1 次:1 次通过。 这题用的内容长度:200K 本题用量 115.4K token 其中按缓存价计费 128 token
可以写下第一条评价。
买 AI 前,先查模真真kimi-k2.7-code 本次深度验真结果:匹配但有瑕疵(75/100)。主要问题:问它是哪个型号时答案会变;分不清自己属于哪一代模型;这个型号该有的特点答不上来。
优先显示接口自己报回来的实际用量;没有实际值时才显示估算。
连着测几次,看重复内容有没有按便宜的缓存价计费;显示 0% 就是这次没享受到缓存优惠。
这次用到了缓存,但比例偏低,实际能省多少建议对着账单再看。
测它一次最多能读多长的内容,再和官方标称的长度比一比。
本次按 32K / 64K / 100K / 200K 逐档测试,均稳定返回。
把接口能不能用、回答像不像官方模型、返回信息是否完整等项目拆开看
主要问题:问它是哪个型号时答案会变;分不清自己属于哪一代模型;这个型号该有的特点答不上来。
每条都能展开看细节,涉及隐私的内容已隐去
接口模型列表中可以看到 kimi-k2.7-code。
这题测了 9 次,结果:通过。
基础调用成功,接口能返回可识别响应。
这题测了 1 次,结果:通过。
问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 109 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 61 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 73 token
按官方接口的标准调用,看返回是否规范。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 119 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 87 token
问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 110 token
核对它报回来的用量和缓存计费。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 73 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 406 token
反复多问几次,看会不会答一半就断或偷偷换模型。 2 次都对。
这题测了 2 次:2 次通过。 本题用量 283 token
问它自己是什么模型,看答案对不对。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 337 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
这题测了 1 次:1 次通过。 本题用量 873 token
问它自己是什么模型,看答案对不对。 有几次没对上。
这题测了 1 次:1 次要留意。 没通过的原因:模型代码锚定不稳定 本题用量 177 token
问它自己是什么模型,看答案对不对。 有几次没对上。
这题测了 1 次:1 次要留意。 没通过的原因:模型族识别不稳定 本题用量 214 token
用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
这题测了 1 次:1 次要留意。 没通过的原因:模型专属边界表达不清 本题用量 499 token
针对这个模型再做一项专门检测。 5 次都对。
这题测了 5 次:5 次通过。 本题用量 14.3K token 其中按缓存价计费 128 token
32K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。
这题测了 1 次:1 次通过。 这题用的内容长度:32K 本题用量 18.8K token
64K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。
这题测了 1 次:1 次通过。 这题用的内容长度:64K 本题用量 37.5K token
100K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。
这题测了 1 次:1 次通过。 这题用的内容长度:100K 本题用量 57.8K token 其中按缓存价计费 128 token
200K 长度的内容能稳定读完,这就是本次上下文实测的依据。
这题测了 1 次:1 次通过。 这题用的内容长度:200K 本题用量 115.4K token 其中按缓存价计费 128 token
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