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AI BENCHY Compare

DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs MiniMax: MiniMax M2.7

Zusammenfassung

Der Durchschnittsscore ist mit 5.0 vs 5.0 praktisch gleichauf. DeepSeek V3.2 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.054 vs $0.196. DeepSeek V3.2 ist schneller mit 18.25s vs 41.28s, mit Erfolgsraten von 37.9% vs 45.5%.

Empfohlenes ModellDeepSeek V3.2Es hat hier die beste Punktzahl (5.0) und kostet etwa 3.7x weniger als MiniMax M2.7 (medium).

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-07-17

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Veröffentlichung: 2025-12-01 MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium Veröffentlichung: 2026-03-18
Punktzahl 5.0 5.0
Rang #165 #164
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.7 6.6
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 37.9% 45.5%
Instabile Tests 6 9
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.870 3.906
Gesamtkosten $0.054 $0.196
Eingabepreis $0.269 / 1M $0.300 / 1M
Ausgabepreis $0.400 / 1M $1.200 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 135,780 114,518
Ausgabe-Token 42,097 18,558
Denk-Token 0 119,036
Antwortzeit (Durchschnitt) 18.25s 41.28s
Antwortzeit (Maximum) 115.89s 196.21s
Antwortzeit (Gesamt) 401.60s 866.81s

Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#165 DeepSeek V3.2

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

#164 MiniMax M2.7

medium
Kosten
$0.022
Zeit
22.8s
Token
9,250 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
MiniMax M2.7 5.7 9.1 33.3% 0 101.89s 2,961 1,231 38,841

Schnellvergleich

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