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Claude Haiku 5.5 (low) vs DeepSeek V3.2

Claude Haiku 5.5 (low) führt beim Durchschnittsscore mit 8.6 vs 4.6. Claude Haiku 5.5 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.061 vs $0.119. Claude Haiku 5.5 (low) ist schneller mit 7.51s vs 22.44s, mit Erfolgsraten von 76.8% vs 34.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-13

Verglichene Modelle

Rang
#69
Gesamte Ausgabe-Token
61,650
Antwortzeit (Durchschnitt)
7.51s
Gesamtkosten
$0.061
Rang
#351
Gesamte Ausgabe-Token
57,866
Antwortzeit (Durchschnitt)
22.44s
Gesamtkosten
$0.119
Empfohlenes Modell Claude Haiku 5.5 (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (8.6) und kostet etwa 2.0x weniger als DeepSeek V3.2.

Detaillierter Vergleich

Metrik Claude Haiku 5.5 Claude Haiku 5.5 low Veröffentlichung: 2026-10-07 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Veröffentlichung: 2025-12-01
Punktzahl 8.6 4.6
Rang #69 #351
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.9 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 76.8% 34.8%
Instabile Tests 3 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.378 1.943
Gesamtkosten $0.061 $0.119
Eingabepreis $0.100 / 1M $0.280 / 1M
Ausgabepreis $0.500 / 1M $0.420 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.010 / 1M $0.028 / 1M
Preis für Cache-Schreiben $0.125 / 1M k. A.
Gesamte Eingabe-Token 296,301 342,158
Ausgabe-Token 10,672 32,853
Denk-Token 50,978 25,013
Antwortzeit (Durchschnitt) 7.51s 22.44s
Antwortzeit (Maximum) 44.43s 122.50s
Antwortzeit (Gesamt) 172.74s 516.03s
Parameter ~50B 671B insgesamt (37B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#69 Claude Haiku 5.5

low
Kosten
$0.001
Zeit
7.4s
Token
1,851 tok

#351 DeepSeek V3.2

none
Kosten
$0.002
Zeit
7.0s
Token
1,046 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
Claude Haiku 5.5 7.9 7.5 77.8% 1 7.30s 10,608 531 11,618
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0

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