谷歌 Android Bench 2.0 安卓 AI 编程基准榜单更新，新增多款 AI 模型评测成绩，DeepSeek V4.1 Flash 1017 搭配 opencode 智能体参与测试，单轮完整基准测试成本只需要 9.9 美元，耗时 12 小时，在所有上榜模型里成本优势突出，不过任务通过率相比头部模型还有差距。Android Bench 2.0 是谷歌专门针对安卓应用开发打造的 AI 编程评测体系，一共包含 30 项长周期开发任务，覆盖新建 App、代码迁移、新增功能、跨平台转换等真实安卓开发场景，考验 AI 智能体从需求到落地完整开发应用的能力。本次更新同时上线 Kimi K3.1 Pro 的测试结果，它搭配 kimi-code 智能体拿到 24% 任务通过率，单轮测试成本高达 317.4 美元，耗时 27.4 小时；DeepSeek V4.1 Flash 1017 取得 17.3% 任务通过率、71.2% 平均任务完成度，排名榜单第九，虽然代码完成能力弱于 Claude、GPT 头部模型，但测试开销极低，测试时长更短，更适合预算有限、需要大批量跑安卓开发验证任务的团队。榜单第一名是 Claude Sonnet 5.5，任务通过率 40%，整体代码工程能力最强。要注意，9.9 美元是整套 Android Bench 基准测试一轮跑完的总开销，不是日常单次代码补全的 API 单价，评测使用的智能体框架、任务集固定，和实际业务开发的成本不完全等同。开发团队选型时，需要平衡任务通过率、耗时、开销，不是单纯选择最便宜的模型。
本次谷歌安卓 AI 编程榜单核心模型数据对照表
| 模型 | 配套智能体 | 任务通过率 | 平均完成度 | 单轮测试耗时 | 单轮测试成本 | 榜单排名 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 5.5 | 内置 Agent | 40.0% | 85.9% | - | - | 1 |
| Claude Opus 5.5 | 内置 Agent | 37.3% | 84.5% | - | - | 2 |
| GPT 6.1 Sol | 内置 Agent | 29.3% | 82.8% | - | - | 3 |
| Kimi K3.1 Pro | kimi-code | 24.0% | 82.3% | 27.4h | 317.4 美元 | 6 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | opencode | 17.3% | 71.2% | 12.0h | 9.9 美元 | 9 |
Android Bench 2.0 评测任务清单
✅ 测试任务类型
- 从零创建全新安卓应用，完成基础页面、业务逻辑编写
- 安卓项目架构迁移、老旧代码重构
- 为已有 App 开发新增功能模块
- 跨平台应用转换，适配安卓 SDK
- 代码缺陷定位、Bug 修复、单元测试编写
模型选型参考操作步骤
- 明确业务目标：区分需求，优先判断项目更看重代码成功率，还是控制 API 调用成本。
- 参考榜单数据：查看谷歌安卓 AI 编程榜单，对比通过率、任务完成度、耗时、单轮成本。
- 区分基准测试成本与线上成本：9.9 美元是完整基准测试的总价，不等于项目日常开发的 token 计费。
- 小规模试点：选定模型后，先用少量真实安卓开发任务做内部小批量验证，看代码可用性。
- 正式接入评估：试点达标后再扩大使用规模，持续统计代码通过率与实际花费，动态切换模型。
模型优势与存在短板
✅ DeepSeek V4.1 Flash 1017 优势
- 谷歌安卓 AI 编程榜单中单轮基准测试成本仅 9.9 美元，成本远低于 Kimi、GPT 等竞品。
- 单轮测试耗时 12 小时，比 Kimi K3.1 Pro 更快，批量跑评测任务效率更高。
- 适配 opencode 智能体，适合轻量安卓开发、代码生成、Bug 排查场景。
⚠️ 短板
- 任务通过率 17.3%，低于榜单头部模型，复杂大型安卓项目开发成功率不足。
- 基准测试环境和真实企业开发环境存在差异，实际项目效果会有波动。
- 长周期复杂工程任务，更容易出现代码逻辑漏洞，需要人工复审代码。
适用场景与不适用场景
适用场景：预算有限团队做安卓基础代码生成、批量小功能开发；AI 代码模型大规模基准对比测试；简单安卓 Demo 快速开发。
不适用场景：高复杂度、高可靠性大型安卓商业项目直接交付；只凭借谷歌安卓 AI 编程榜单成本数据，直接选定生产环境模型。
【常见问题】
问题 1：谷歌安卓 AI 编程榜单更新，DeepSeek V4.1 Flash 的 9.9 美元是什么费用？
回答 1：谷歌安卓 AI 编程榜单更新，DeepSeek V4.1 Flash 的 9.9 美元是跑完 Android Bench 2.0 全套 30 项安卓开发长周期任务，一轮完整基准测试的总开销，不是单次代码补全 API 单价。
问题 2：谷歌安卓 AI 编程榜单里面 DeepSeek 成本仅 9.9 美元，是不是代表它的代码能力最强？
回答 2：不是，谷歌安卓 AI 编程榜单中 DeepSeek V4.1 Flash 单轮基准测试成本仅 9.9 美元，成本优势突出，但任务通过率只有 17.3%，代码工程能力不如 Claude Sonnet 5.5、Kimi K3.1 Pro 等头部模型。
问题 3：谷歌安卓 AI 编程榜单 Android Bench 2.0 主要用来测试 AI 模型什么能力？
回答 3：谷歌安卓 AI 编程榜单 Android Bench 2.0，专门评测 AI 智能体完成完整安卓开发任务的能力，包含新建 App、代码重构、功能开发、Bug 修复等 30 项长周期工程任务，评估 AI 端到端开发安卓应用水平。
问题 4：谷歌安卓 AI 编程榜单 DeepSeek V4.1 Flash 搭配的是什么智能体，和 Kimi 有什么区别？
回答 4：谷歌安卓 AI 编程榜单里 DeepSeek V4.1 Flash 采用 opencode 智能体；Kimi K3.1 Pro 使用 kimi-code 智能体，不同智能体框架会直接影响任务通过率、耗时以及测试总成本，不能直接横向对比模型原生能力。
【参考资料】
[2026-11-11]（谷歌安卓 AI 编程榜单更新 DeepSeek 成本仅 9.9 美元）新浪科技
[2026-11-11]（谷歌更新 Android Bench 2.0 榜单，Kimi、DeepSeek 新成绩公布）IT 之家
[2026-11-11]（Android Bench 2.0 最新模型评测结果）Android Developers 谷歌开发者官网
[2026-11-11]（谷歌安卓 AI 编程基准：DeepSeek V4.1 Flash 1017 评测数据）太平洋科技
[2026-11-11]（DeepSeek V4.1 Flash 模型介绍与 API 定价文档）DeepSeek 官方文档
【免责声明】
本文为 AI 技术资讯科普，谷歌安卓 AI 编程榜单 Android Bench 2.0 测试结果仅为特定基准环境下的评测数据，DeepSeek V4.1 Flash 单轮基准测试成本 9.9 美元仅针对本次整套评测任务；基准测试结果不等于真实业务开发表现；模型代码能力、token 计费、开发效果受智能体、提示词、业务场景影响；内容不构成企业技术选型、采购 API 服务的投资与采购建议。