Navigation
Advertise here

Seed-2.0-Code (high) vs DeepSeek V4 Pro 0423

Seed-2.0-Code (high) führt beim Durchschnittsscore mit 7.5 vs 7.4. DeepSeek V4 Pro 0423 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.311 vs $1.448. DeepSeek V4 Pro 0423 ist schneller mit 14.05s vs 124.87s, mit Erfolgsraten von 65.2% vs 49.3%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-01

Verglichene Modelle

Rang
#121
Gesamte Ausgabe-Token
432,850
Antwortzeit (Durchschnitt)
124.87s
Gesamtkosten
$1.448
Rang
#129
Gesamte Ausgabe-Token
46,004
Antwortzeit (Durchschnitt)
14.05s
Gesamtkosten
$0.311
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Pro 0423

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (7.4 vs 7.5) und es kostet etwa 4.7x weniger als Seed-2.0-Code (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code high Veröffentlichung: 2026-08-12 DeepSeek V4 Pro 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none Veröffentlichung: 2026-04-24
Punktzahl 7.5 7.4
Rang #121 #129
Zuverlässigkeit 9.0 10.0
Konsistenz 7.9 8.7
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 65.2% 49.3%
Instabile Tests 5 4
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 12.061 2.341
Gesamtkosten $1.448 $0.311
Eingabepreis $0.500 / 1M $0.783 / 1M
Ausgabepreis $3.000 / 1M $1.566 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 297,321 304,186
Ausgabe-Token 8,997 46,004
Denk-Token 423,853 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 124.87s 14.05s
Antwortzeit (Maximum) 675.30s 119.44s
Antwortzeit (Gesamt) 2871.96s 323.17s
Parameter ~200B insgesamt (~20B aktiv) 1.6T insgesamt (49B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#121 Seed-2.0-Code

high
Kosten
$0.037
Zeit
183.6s
Token
12,388 tok

#129 DeepSeek V4 Pro 0423

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 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
Seed-2.0-Code 6.2 6.5 55.6% 1 266.74s 6,750 432 124,956
DeepSeek V4 Pro 0423 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0

Schnellvergleich

Vergleichspaar wechseln