11 月 11 日消息，谷歌官方账号 Android Developers（@AndroidDev）昨日（11 月 10 日）在 X 平台发布推文，首次公开了 OpenAI GPT-6.1 Terra、Kimi K3.1 Pro 以及 DeepSeek V4.1 Flash 三款模型的 Android Bench 基准跑分。
注：Android Bench 是 Google 面向 Android 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、代码迁移和应用转换等真实工程任务的能力。
本次新增的 Kimi K3.1 Pro 使用 kimi-code 智能体，在 30 项长程任务中获得 24.0% 的通过率，平均完成度为 82.3%，平均耗时 27.4 小时，单次基准运行成本为 317.4 美元（现汇率约合 2,123 元人民币）。
从横向对比看，Kimi K3.1 Pro 的成绩高于 GPT 6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Gemini 4 Argon，但低于 GPT 6.1 Terra 的 28.7%。
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，以及 9.9 美元（现汇率约合 66.2 元人民币）的单次基准运行成本。虽然其通过率低于 Kimi K3.1 Pro，但其速度和成本优势明显，尤其适合对预算、响应时间敏感的开发团队。
