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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Poolside: Laguna S 2.1

Laguna S 2.1 (high) führt beim Durchschnittsscore mit 5.4 vs 5.0. DeepSeek V3.2 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.054 vs $0.127. DeepSeek V3.2 ist schneller mit 18.25s vs 111.61s, mit Erfolgsraten von 37.9% vs 27.3%.

Empfohlenes ModellDeepSeek V3.2Die Punktzahl bleibt nah an der besten hier (5.0 vs 5.4) und es kostet etwa 2.4x weniger als Laguna S 2.1 (high).

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-07-22

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Veröffentlichung: 2025-12-01 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 high Veröffentlichung: 2026-07-21 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 5.0 5.4
Rang #182 #167
Zuverlässigkeit 10.0 9.9
Konsistenz 7.7 8.1
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 37.9% 27.3%
Instabile Tests 6 5
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.870 3.153
Gesamtkosten $0.054 $0.127
Eingabepreis $0.269 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $0.400 / 1M $0.200 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 135,780 208,931
Ausgabe-Token 42,097 175,588
Denk-Token 0 409,276
Antwortzeit (Durchschnitt) 18.25s 111.61s
Antwortzeit (Maximum) 115.89s 1190.11s
Antwortzeit (Gesamt) 401.60s 2455.39s

Hamster playing table tennis

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

#182 DeepSeek V3.2

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

#167 Laguna S 2.1

high
Kosten
$0.001
Zeit
6.8s
Token
1,389 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
Laguna S 2.1 5.3 7.2 44.4% 1 271.42s 6,496 59,355 151,009

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