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DeepSeek V3.2 vs Ling 3.0 Flash

Ling 3.0 Flash führt beim Durchschnittsscore mit 5.2 vs 4.6. Ling 3.0 Flash hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.004 vs $0.119. Ling 3.0 Flash ist schneller mit 3.40s vs 22.44s, mit Erfolgsraten von 34.8% vs 26.1%.

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

Verglichene Modelle

Rang
#351
Gesamte Ausgabe-Token
57,866
Antwortzeit (Durchschnitt)
22.44s
Gesamtkosten
$0.119
Rang
#316
Gesamte Ausgabe-Token
12,777
Antwortzeit (Durchschnitt)
3.40s
Gesamtkosten
$0.004
Empfohlenes Modell Ling 3.0 Flash

Es hat hier die beste Punktzahl (5.2) und kostet etwa 34.6x weniger als DeepSeek V3.2.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Veröffentlichung: 2025-12-01 Ling 3.0 Flash Ling 3.0 Flash none Veröffentlichung: 2026-07-24
Punktzahl 4.6 5.2
Rang #351 #316
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.2 10.0
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 34.8% 26.1%
Instabile Tests 5 0
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.943 0.000
Gesamtkosten $0.119 $0.004
Eingabepreis $0.280 / 1M $0.021 / 1M
Ausgabepreis $0.420 / 1M $0.063 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.028 / 1M $0.005 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 342,158 123,993
Ausgabe-Token 32,853 12,777
Denk-Token 25,013 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 22.44s 3.40s
Antwortzeit (Maximum) 122.50s 17.51s
Antwortzeit (Gesamt) 516.03s 74.77s
Parameter 671B insgesamt (37B aktiv) 124B insgesamt (5.1B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source 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.

#351 DeepSeek V3.2

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

#316 Ling 3.0 Flash

none
Kosten
$0.000
Zeit
11.6s
Token
2,781 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
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
Ling 3.0 Flash 5.5 10.0 33.3% 0 6.39s 8,307 639 0

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