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

Der Durchschnittsscore ist mit 5.0 vs 5.0 praktisch gleichauf. DeepSeek V3.2 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.054 vs $0.091. DeepSeek V3.2 ist schneller mit 18.25s vs 85.35s, mit Erfolgsraten von 37.9% vs 25.8%.

Empfohlenes ModellDeepSeek V3.2Es hat hier die beste Punktzahl (5.0) und kostet etwa 1.7x weniger als Laguna S 2.1 (low).

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 low Veröffentlichung: 2026-07-21 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 5.0 5.0
Rang #182 #181
Zuverlässigkeit 10.0 9.9
Konsistenz 7.7 7.8
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 37.9% 25.8%
Instabile Tests 6 6
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 0.870 3.022
Gesamtkosten $0.054 $0.091
Eingabepreis $0.269 / 1M $0.100 / 1M
Ausgabepreis $0.400 / 1M $0.200 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 135,780 118,746
Ausgabe-Token 42,097 67,823
Denk-Token 0 383,885
Antwortzeit (Durchschnitt) 18.25s 85.35s
Antwortzeit (Maximum) 115.89s 814.73s
Antwortzeit (Gesamt) 401.60s 1877.64s

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

#181 Laguna S 2.1

low
Kosten
$0.001
Zeit
6.6s
Token
1,314 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 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

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