নেভিগেশন
AI BENCHY
Advertise here

DeepSeek V3.2 (medium) vs GPT-5.6 Sol

average score প্রায় সমান: 7.0 vs 7.0. DeepSeek V3.2 (medium)-এর benchmark খরচ কম: $0.078 vs $0.201. GPT-5.6 Sol দ্রুত: 2.17s vs 68.43s, pass rates 65.2% vs 63.6%.

AI BENCHY টেস্ট স্যুট থেকে বেঞ্চমার্ক তৈরি হয়েছে: 2026-08-29

র‍্যাঙ্ক
#119
মোট আউটপুট টোকেন
128,787
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
68.43s
মোট খরচ
$0.078
র‍্যাঙ্ক
#118
মোট আউটপুট টোকেন
4,357
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
2.17s
মোট খরচ
$0.201
প্রস্তাবিত মডেল GPT-5.6 Sol

It has the best score here (7.0), while responding about 31.6x faster than DeepSeek V3.2 (medium).

বিস্তারিত তুলনা

মেট্রিক DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium প্রকাশ: 2025-12-01 GPT-5.6 Sol GPT-5.6 Sol none প্রকাশ: 2026-07-09
স্কোর 7.0 7.0
র‍্যাঙ্ক #119 #118
নির্ভরযোগ্যতা 10.0 10.0
ধারাবাহিকতা 7.4 9.0
প্রচেষ্টা 66/66 66/66
সঠিক টেস্ট
প্রতি চেষ্টায় পাস রেট 65.2% 63.6%
অস্থির টেস্ট 7 3
মোট রান 66 66
প্রতি ফলাফলে খরচ 0.672 4.365
মোট খরচ $0.078 $0.201
ইনপুট মূল্য $0.269 / 1M $2.000 / 1M
আউটপুট মূল্য $0.400 / 1M $10.000 / 1M
মোট ইনপুট টোকেন 101,056 78,602
আউটপুট টোকেন 11,832 4,357
রিজনিং টোকেন 116,955 0
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়) 68.43s 2.17s
প্রতিক্রিয়া সময় (সর্বোচ্চ) 376.10s 12.81s
প্রতিক্রিয়া সময় (মোট) 1505.53s 47.66s
প্যারামিটার 671B মোট (37B সক্রিয়) ~2T মোট (~150B সক্রিয়)
উপলভ্যতা উন্মুক্ত উৎস বন্ধ উৎস

মডেল জেনারেশন শোকেস

Hamster playing table tennis

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

#119 DeepSeek V3.2

medium
খরচ
$0.001
সময়
53.6s
টোকেন
1,932 tok

#118 GPT-5.6 Sol

none
খরচ
$0.116
সময়
78.7s
টোকেন
3,944 tok

স্কোর অনুযায়ী শীর্ষ মডেল

স্কোর বনাম মোট খরচ

প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)

স্কোর vs প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)

মোট আউটপুট টোকেন

স্কোর vs মোট আউটপুট টোকেন

বিভাগভিত্তিক বিশ্লেষণ

কোডিং স্কোর ধারাবাহিকতা প্রতি চেষ্টায় পাস রেট অস্থির টেস্ট সঠিক টেস্ট প্রতিক্রিয়া সময় (গড়) ইনপুট টোকেন আউটপুট টোকেন রিজনিং টোকেন
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014
GPT-5.6 Sol 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,302 390 0

দ্রুত তুলনা

তুলনার জুটি বদলান