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DeepSeek V3.2 vs KAT Coder AIR V2.5 (default)

DeepSeek V3.2 führt beim Durchschnittsscore mit 4.6 vs 4.4. KAT Coder AIR V2.5 (default) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.070 vs $0.119. KAT Coder AIR V2.5 (default) ist schneller mit 11.96s vs 22.44s, mit Erfolgsraten von 34.8% vs 34.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-07

Verglichene Modelle

Rang
#334
Gesamte Ausgabe-Token
57,866
Antwortzeit (Durchschnitt)
22.44s
Gesamtkosten
$0.119
Rang
#348
Gesamte Ausgabe-Token
97,752
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.96s
Gesamtkosten
$0.070
Empfohlenes Modell KAT Coder AIR V2.5 (default)

Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (4.4 vs 4.6) und es kostet etwa 1.7x weniger als DeepSeek V3.2.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Veröffentlichung: 2025-12-01 KAT Coder AIR V2.5 KAT Coder AIR V2.5 default Veröffentlichung: 2026-07-14
Punktzahl 4.6 4.4
Rang #334 #348
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.2 7.4
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 34.8% 34.8%
Instabile Tests 5 7
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.943 1.382
Gesamtkosten $0.119 $0.070
Eingabepreis $0.280 / 1M $0.150 / 1M
Ausgabepreis $0.420 / 1M $0.600 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.028 / 1M k. A.
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 342,158 69,376
Ausgabe-Token 32,853 7,792
Denk-Token 25,013 89,960
Antwortzeit (Durchschnitt) 22.44s 11.96s
Antwortzeit (Maximum) 122.50s 121.05s
Antwortzeit (Gesamt) 516.03s 275.18s
Parameter 671B insgesamt (37B aktiv) ~35B insgesamt (~3B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Geschlossen

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.

#334 DeepSeek V3.2

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

#348 KAT Coder AIR V2.5

default
Kosten
$0.002
Zeit
14.5s
Token
2,619 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
KAT Coder AIR V2.5 3.3 9.6 0.0% 0 14.31s 6,472 2,032 14,886

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