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安卓 AI 编程榜：Kimi 通过率 24%，单次 317 美元

2026 年 11 月 11 日

发布于

结论：谷歌 2026 年 11 月 10 日在 X 平台公布 Android Bench 安卓 AI 编程基准，Kimi K3.1 Pro 长程任务通过率 24.0%、单次运行成本 317.4 美元，DeepSeek V4.1 Flash 单次成本仅 9.9 美元。 关键数字：Kimi 通过率 24.0% / DeepSeek 成本 9.9 美元 / GPT-6.1 Terra 28.7%

模型	长程任务通过率	平均完成度	单次运行成本
Kimi K3.1 Pro	24.0%	82.3%	317.4 美元（约 2123 元）
DeepSeek V4.1 Flash	17.3%	71.2%	9.9 美元（约 66.2 元）
GPT-6.1 Terra	28.7%	官方未公布	官方未公布

Android Bench 到底考什么

Android Bench 是 Google 面向安卓开发场景推出的 AI 编程基准，重点考察模型完成应用创建、功能开发、代码迁移与应用转换等真实工程任务的能力。它不看模型会不会写代码片段，而看能不能把一整套工程任务跑到结尾。

本次公布的榜单共 30 项长程任务，覆盖应用创建、架构与库迁移、新功能开发、跨平台转换等类型，每项任务会多次运行后取平均通过率。

Kimi K3.1 Pro 强在哪、弱在哪

Kimi K3.1 Pro 使用 kimi-code 智能体参评，30 项长程任务通过率 24.0%，平均完成度 82.3%，平均耗时 27.4 小时。横向看，它的成绩高于 GPT 6 Astra、Claude Fable 5.1 与 Gemini 4 Argon，但低于 GPT-6.1 Terra 的 28.7%。

它的短板是耗时与成本：单次基准运行 27.4 小时、花费 317.4 美元，对中小团队并不友好。

DeepSeek V4.1 Flash 为什么只要 9.9 美元

DeepSeek V4.1 Flash 1017 通过 opencode 智能体参评，通过率 17.3%、平均完成度 71.2%、平均耗时 12.0 小时。通过率低于 Kimi，但速度是前者的两倍多，单次成本仅 9.9 美元。

这意味着对预算和响应时间敏感的团队，DeepSeek 的性价比明显更高，只是结果质量要打一定折扣。

对开发团队而言，这份榜单的价值在于把“模型能不能写完工程”量化出来。Kimi K3.1 Pro 适合追求完成质量、预算充足的长周期项目；DeepSeek V4.1 Flash 适合预算紧、要快速出原型的中小团队。值得注意的是，两款模型使用了不同智能体（kimi-code 与 opencode），榜单并非严格同口径对比，结论不能直接套用到其他调用方式。