谷歌在 11 月 10 日更新了 Android Bench 安卓 AI 开发基准榜单，一次性新增 GPT-6.1 Terra、Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 三款模型的测试成绩，这个榜单专门用来衡量大模型做安卓应用开发的真实能力，测试任务包含新建 App、功能开发、代码迁移、安卓平台适配等 30 项长周期工程任务，同时统计通过率、完成度、耗时、单次测试成本四个维度数据，给安卓开发者挑选 AI 编码助手提供参考。Kimi K3.1 Pro 搭配 kimi-code 智能体参与评测，拿到 24.0% 任务通过率，平均完成度 82.3%，平均耗时 27.4 小时，单次完整基准测试成本 317.4 美元，成绩高于 GPT 6 Astra、Claude Fable 5.1、Gemini 4 Argon，仅次于同批次上榜的 GPT-6.1 Terra；DeepSeek V4.1 Flash 依托 opencode 智能体测试，通过率 17.3%，平均完成度 71.2%，平均耗时 12 小时，单次测试成本仅 9.9 美元，它的通过率虽然低于 Kimi K3.1 Pro，但成本优势非常突出，适合预算有限、对开发速度有要求的场景。Android Bench 是谷歌官方推出的评测体系，和普通代码题基准不一样，它更贴近 Android Studio 里的真实开发工作，会考察 Jetpack Compose、安卓 SDK、权限、多设备适配这类平台专属知识，榜单持续更新，后续还会纳入更多国产大模型。
本次上新三款模型核心跑分对照表
| 模型名称 | 配套智能体 | 任务通过率 | 平均完成度 | 平均耗时 | 单次基准成本 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | codex | 28.7% | 84.2% | 18.7h | 178.5 美元 |
| Kimi K3.1 Pro | kimi-code | 24.0% | 82.3% | 27.4h | 317.4 美元 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | opencode | 17.3% | 71.2% | 12.0h | 9.9 美元 |
Android Bench 评测完整流程清单
- 任务下发：统一抽取 30 项真实安卓开发长任务，包含新建应用、Compose 迁移、bug 修复、多端适配等。
- 智能体执行：调用对应模型 + 配套编码智能体，自主完成编码、调试、适配安卓规范。
- 结果核验：自动化校验代码能否正常编译、运行、满足需求，判定任务是否通过。
- 指标统计：汇总通过率、完成度、运行时长、调用成本四项指标。
- 榜单更新：谷歌同步更新公开排行榜，在 Android Developers 官方渠道对外发布。
- 开发者试用：开发者可以在 Android Studio 接入对应模型，用于日常安卓开发辅助。
两款国产模型优势与短板清单
- Kimi K3.1 Pro：优势是安卓工程任务完成度高，平台相关代码理解能力强；短板是耗时更长、单次调用成本很高，不适合高频批量开发场景。
- DeepSeek V4.1 Flash：优势是推理速度快、成本极低，性价比突出；短板是复杂长周期安卓项目的整体通过率偏低，复杂需求容易出现代码漏洞。
【常见问题】
问题 1：谷歌更新 Android Bench 安卓 AI 开发基准榜单，Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 跑分数据公布，Android Bench 是什么榜单？
回答 1：谷歌更新 Android Bench 安卓 AI 开发基准榜单，Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 跑分数据公布，Android Bench 是谷歌官方推出的安卓 AI 开发基准榜单，专门测试大模型完成安卓 App 开发、代码迁移、平台适配等真实工程任务的能力。
问题 2：谷歌更新 Android Bench 安卓 AI 开发基准榜单，Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 跑分数据公布，Kimi K3.1 Pro 在本次榜单的成绩是什么？
回答 2：谷歌更新 Android Bench 安卓 AI 开发基准榜单，Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 跑分数据公布，Kimi K3.1 Pro 通过率 24.0%，平均完成度 82.3%，平均耗时 27.4 小时，单次测试成本 317.4 美元。
问题 3：谷歌更新 Android Bench 安卓 AI 开发基准榜单，Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 跑分数据公布，DeepSeek V4.1 Flash 最大特点是什么？
回答 3：谷歌更新 Android Bench 安卓 AI 开发基准榜单，Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 跑分数据公布，DeepSeek V4.1 Flash 通过率 17.3%，虽然通过率不如 Kimi K3.1 Pro，但成本极低、推理速度更快，主打高性价比。
问题 4：谷歌更新 Android Bench 安卓 AI 开发基准榜单，Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 跑分数据公布，这个榜单和普通代码评测基准有什么区别？
回答 4：谷歌更新 Android Bench 安卓 AI 开发基准榜单，Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 跑分数据公布，它不只是简单做算法题，重点考察安卓专属框架、SDK、设备适配这类贴近 Android Studio 的真实开发场景。
【参考资料】
[2026-11-11]（谷歌更新安卓 AI 开发基准榜单：Kimi K3.1 Pro / DeepSeek V4.1 Flash 成绩揭晓）IT 之家
[2026-11-11]（谷歌更新 Android Bench 榜单，新增 Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash）新浪科技
[2026-11-11]（Android Developers 发布新版 Android Bench 排行榜）腾讯新闻
[2026-11-10]（Android Bench Leaderboard 官方更新公告）谷歌 Android Developers 博客
[2026-10-28]（Android Bench 往期榜单：Gemini 4 Argon、GPT 系列模型跑分）IT 之家
【免责声明】
本文内容仅为 AI 大模型评测资讯科普，Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 在 Android Bench 的测试结果是特定条件下的基准跑分，实际开发效果受提示词、开发任务类型、版本迭代影响，跑分不代表模型在所有场景的表现，不构成模型选型、API 采购投资决策建议。