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DeepSeek V3.2 vs Laguna S 2.1

Laguna S 2.1 führt beim Durchschnittsscore mit 4.7 vs 4.6. Laguna S 2.1 hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.044 vs $0.119. Laguna S 2.1 ist schneller mit 17.65s vs 22.44s, mit Erfolgsraten von 34.8% vs 14.5%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-13

Verglichene Modelle

Rang
#351
Gesamte Ausgabe-Token
57,866
Antwortzeit (Durchschnitt)
22.44s
Gesamtkosten
$0.119
Rang
#348
Gesamte Ausgabe-Token
99,097
Antwortzeit (Durchschnitt)
17.65s
Gesamtkosten
$0.044
Empfohlenes Modell Laguna S 2.1

Es hat hier die beste Punktzahl (4.7) und kostet etwa 2.7x weniger als DeepSeek V3.2.

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Veröffentlichung: 2025-12-01 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 none Veröffentlichung: 2026-07-21 Kostenlos verfügbar
Punktzahl 4.6 4.7
Rang #351 #348
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.2 8.8
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 34.8% 14.5%
Instabile Tests 5 3
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 1.943 2.306
Gesamtkosten $0.119 $0.044
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 342,158 287,445
Ausgabe-Token 32,853 99,097
Denk-Token 25,013 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 22.44s 17.65s
Antwortzeit (Maximum) 122.50s 200.52s
Antwortzeit (Gesamt) 516.03s 406.05s
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.

#351 DeepSeek V3.2

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

#348 Laguna S 2.1

none
Kosten
$0.001
Zeit
7.6s
Token
1,345 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 3.4 9.7 0.0% 0 550ms 7,917 424 0

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