التنقل
AI BENCHY
Advertise here

AI BENCHY Compare

DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs OpenAI: GPT-5.6 Luna

الملخص

يتقدم GPT-5.6 Luna (high) في متوسط النتيجة بـ 7.7 مقابل 7.0. لدى DeepSeek V3.2 (medium) تكلفة benchmark أقل عند $0.078 مقابل $1.017. GPT-5.6 Luna (high) أسرع عند 18.68s مقابل 68.62s، مع معدلات نجاح 65.2% مقابل 72.7%.

النموذج الموصى بهGPT-5.6 Luna (high)It has the best score here (7.7), while responding about 3.7x faster than DeepSeek V3.2 (medium).

تم إنشاء نتائج المعايير من مجموعات اختبارات AI BENCHY في: 2026-07-17

المقياس DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium الإصدار: 2025-12-01 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high الإصدار: 2026-07-09
النتيجة 7.0 7.7
الترتيب #73 #42
الموثوقية 10.0 10.0
الاتساق 7.4 8.9
اختبارات صحيحة
معدل النجاح لكل محاولة 65.2% 72.7%
اختبارات غير مستقرة 7 3
إجمالي مرات التشغيل 66 66
التكلفة لكل نتيجة 0.671 6.780
إجمالي التكلفة $0.078 $1.017
سعر الإدخال $0.269 / 1M $1.000 / 1M
سعر الإخراج $0.400 / 1M $6.000 / 1M
إجمالي رموز الإدخال 101,047 80,918
رموز الإخراج 11,834 5,088
رموز الاستدلال 117,014 150,910
زمن الاستجابة (المتوسط) 68.62s 18.68s
زمن الاستجابة (الحد الأقصى) 376.10s 111.09s
زمن الاستجابة (الإجمالي) 1509.53s 411.05s

عرض إنشاء

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#73 DeepSeek V3.2

medium
التكلفة
$0.001
الوقت
53.6s
الرموز
1,932 tok

#42 GPT-5.6 Luna

high
التكلفة
$0.033
الوقت
34.2s
الرموز
5,484 tok

أفضل النماذج حسب الدرجة

الدرجة مقابل التكلفة الإجمالية

زمن الاستجابة (المتوسط)

النتيجة vs زمن الاستجابة (المتوسط)

إجمالي رموز الإخراج

النتيجة vs إجمالي رموز الإخراج

تفصيل الفئات

البرمجة النتيجة الاتساق معدل النجاح لكل محاولة اختبارات غير مستقرة اختبارات صحيحة زمن الاستجابة (المتوسط) رموز الإدخال رموز الإخراج رموز الاستدلال
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

مقارنة سريعة

تبديل زوج المقارنة