التنقل
AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Poolside: Laguna S 2.1

متوسط النتيجة متقارب جدًا عند 5.0 مقابل 5.0. لدى DeepSeek V3.2 تكلفة benchmark أقل عند $0.054 مقابل $0.091. DeepSeek V3.2 أسرع عند 18.25s مقابل 85.35s، مع معدلات نجاح 37.9% مقابل 25.8%.

النموذج الموصى بهDeepSeek V3.2It has the best score here (5.0), while costing about 1.7x less than Laguna S 2.1 (low).

تم إنشاء نتائج المعايير من مجموعات اختبارات AI BENCHY في: 2026-07-22

المقياس DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none الإصدار: 2025-12-01 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low الإصدار: 2026-07-21 متاح مجانًا
النتيجة 5.0 5.0
الترتيب #182 #181
الموثوقية 10.0 9.9
الاتساق 7.7 7.8
اختبارات صحيحة
معدل النجاح لكل محاولة 37.9% 25.8%
اختبارات غير مستقرة 6 6
إجمالي مرات التشغيل 66 66
التكلفة لكل نتيجة 0.870 3.022
إجمالي التكلفة $0.054 $0.091
سعر الإدخال $0.269 / 1M $0.100 / 1M
سعر الإخراج $0.400 / 1M $0.200 / 1M
إجمالي رموز الإدخال 135,780 118,746
رموز الإخراج 42,097 67,823
رموز الاستدلال 0 383,885
زمن الاستجابة (المتوسط) 18.25s 85.35s
زمن الاستجابة (الحد الأقصى) 115.89s 814.73s
زمن الاستجابة (الإجمالي) 401.60s 1877.64s

Hamster playing table tennis

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

#182 DeepSeek V3.2

none
التكلفة
$0.002
الوقت
7.0s
الرموز
1,046 tok

#181 Laguna S 2.1

low
التكلفة
$0.001
الوقت
6.6s
الرموز
1,314 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 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
Laguna S 2.1 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

مقارنة سريعة

تبديل زوج المقارنة