Android Bench – mylogs.cn https://mylogs.cn 发现、记录、分享 Wed, 11 Nov 2026 06:41:15 +0000 zh-Hans hourly 1 安卓 AI 编程榜：Kimi 通过率 24%，单次 317 美元 https://mylogs.cn/%e5%ae%89%e5%8d%93-ai-%e7%bc%96%e7%a8%8b%e6%a6%9c%ef%bc%9akimi-%e9%80%9a%e8%bf%87%e7%8e%87-24%ef%bc%8c%e5%8d%95%e6%ac%a1-317-%e7%be%8e%e5%85%83/ Wed, 11 Nov 2026 06:41:15 +0000 https://mylogs.cn/%e5%ae%89%e5%8d%93-ai-%e7%bc%96%e7%a8%8b%e6%a6%9c%ef%bc%9akimi-%e9%80%9a%e8%bf%87%e7%8e%87-24%ef%bc%8c%e5%8d%95%e6%ac%a1-317-%e7%be%8e%e5%85%83/ 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 Pro24.0%82.3%317.4 美元（约 2123 元）
DeepSeek V4.1 Flash17.3%71.2%9.9 美元（约 66.2 元）
GPT-6.1 Terra28.7%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。

常见问题

Android Bench 是什么

Android Bench 是 Google 推出的安卓 AI 编程基准，用 30 项真实工程任务衡量模型完成应用开发与迁移的能力。

Kimi 和 DeepSeek 谁更适合个人开发者

预算有限、追求速度的个人开发者更适合 DeepSeek V4.1 Flash，单次成本仅 9.9 美元；追求完成质量则选 Kimi K3.1 Pro。

这个榜单能代表真实开发水平吗

只能作参考。榜单用不同智能体跑分，且任务固定，不代表模型在自由开发环境下的真实表现。

信息来源：IT之家 2026 年 11 月 11 日报道，谷歌 Android Developers 官方 X 账号 2026 年 11 月 10 日发布。

]]> 谷歌安卓AI编程榜：Kimi K3.1 Pro 与 DeepSeek V4.1 跑分揭晓 https://mylogs.cn/%e8%b0%b7%e6%ad%8c%e5%ae%89%e5%8d%93ai%e7%bc%96%e7%a8%8b%e6%a6%9c%ef%bc%9akimi-k3-1-pro-%e4%b8%8e-deepseek-v4-1-%e8%b7%91%e5%88%86%e6%8f%ad%e6%99%93/ Wed, 11 Nov 2026 03:44:32 +0000 https://mylogs.cn/%e8%b0%b7%e6%ad%8c%e5%ae%89%e5%8d%93ai%e7%bc%96%e7%a8%8b%e6%a6%9c%ef%bc%9akimi-k3-1-pro-%e4%b8%8e-deepseek-v4-1-%e8%b7%91%e5%88%86%e6%8f%ad%e6%99%93/ 谷歌旗下 Android 开发者官方账号（@AndroidDev）于 11 月 10 日在 X 平台发文，首次公开了 OpenAI GPT-6.1 Terra、Kimi K3.1 Pro 以及 DeepSeek V4.1 Flash 三款模型在 Android Bench 基准测试中的成绩。

什么是 Android Bench

Android Bench 是谷歌面向安卓开发场景推出的 AI 编程基准，重点考察模型在应用创建、功能开发、代码迁移和应用转换等真实工程任务上的能力。该基准包含 30 项长程任务，强调模型完成完整工程目标的能力，而非单轮问答表现。

Kimi K3.1 Pro 的表现

本次新增评测的 Kimi K3.1 Pro 使用 kimi-code 智能体参与测试。在 30 项长程任务中，其通过率为 24.0%，平均完成度达到 82.3%，平均耗时为 27.4 小时，单次基准运行成本为 317.4 美元（按当前汇率约合 2123 元人民币）。

横向对比来看，Kimi K3.1 Pro 的成绩高于 GPT 6 Astra、Claude Fable 5.1 以及 Gemini 4 Argon，但仍低于 OpenAI 的 GPT-6.1 Terra（通过率 28.7%）。

DeepSeek V4.1 Flash 的速度与成本优势

DeepSeek V4.1 Flash 1017 通过 opencode 智能体参与评测，取得 17.3% 的通过率、71.2% 的平均完成度、12.0 小时的平均耗时，单次基准运行成本仅 9.9 美元（约合 66.2 元人民币）。

尽管其通过率低于 Kimi K3.1 Pro，但在速度和成本上优势明显：耗时约为前者的一半，成本更是大幅降低，适合对预算和响应时间敏感的开发团队使用。

Android Bench 基准成绩示意图

基准的参考意义

Android Bench 的公开，为开发团队在选型 AI 编程工具时提供了统一、贴近真实工程场景的参考。从结果看，头部模型的通过率仍普遍偏低，说明端到端的安卓应用开发仍是当前大模型面临的难点；而各家在成本、速度上的差异，则为不同规模的团队提供了更灵活的选择空间。

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