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DeepSeek V3.2 vs Laguna S 2.1 (low)

Der Durchschnittsscore ist mit 4.6 vs 4.6 praktisch gleichauf. Laguna S 2.1 (low) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.108 vs $0.119. DeepSeek V3.2 ist schneller mit 22.44s vs 88.24s, mit Erfolgsraten von 34.8% vs 23.2%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#373
Gesamte Ausgabe-Token
57,866
Antwortzeit (Durchschnitt)
22.44s
Gesamtkosten
$0.119
Rang
#377
Gesamte Ausgabe-Token
437,706
Antwortzeit (Durchschnitt)
88.24s
Gesamtkosten
$0.108
Empfohlenes Modell DeepSeek V3.2

Es hat hier die beste Punktzahl (4.6) und antwortet etwa 3.9x schneller als Laguna S 2.1 (low).

Detaillierter Vergleich

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 4.6 4.6
Rang #373 #377
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.2 7.8
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 34.8% 23.2%
Instabile Tests 5 6
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.943 3.627
Gesamtkosten $0.119 $0.108
Eingabepreis $0.280 / 1M $0.090 / 1M
Ausgabepreis $0.420 / 1M $0.180 / 1M
Preis für Cache-Lesen $0.028 / 1M $0.009 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 342,158 232,641
Ausgabe-Token 32,853 69,335
Denk-Token 25,013 426,182
Antwortzeit (Durchschnitt) 22.44s 88.24s
Antwortzeit (Maximum) 122.50s 814.73s
Antwortzeit (Gesamt) 516.03s 2029.57s
Parameter 671B insgesamt (37B aktiv) 118B insgesamt (8B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Gewichte verfügbar

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.

#373 DeepSeek V3.2

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

#377 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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