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DeepSeek V4 Pro vs MiMo-V2.5-Pro (medium)

Der Durchschnittsscore ist mit 6.8 vs 6.8 praktisch gleichauf. DeepSeek V4 Pro hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.206 vs $0.221. DeepSeek V4 Pro ist schneller mit 11.71s vs 48.68s, mit Erfolgsraten von 47.0% vs 63.6%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-09-24

Verglichene Modelle

Rang
#180
Gesamte Ausgabe-Token
35,547
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.71s
Gesamtkosten
$0.206
Rang
#182
Gesamte Ausgabe-Token
185,466
Antwortzeit (Durchschnitt)
48.68s
Gesamtkosten
$0.221
Empfohlenes Modell DeepSeek V4 Pro

Es hat hier die beste Punktzahl (6.8) und antwortet etwa 4.2x schneller als MiMo-V2.5-Pro (medium).

Detaillierter Vergleich

Metrik DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none Veröffentlichung: 2026-04-24 MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro medium Veröffentlichung: 2026-04-22
Punktzahl 6.8 6.8
Rang #180 #182
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 8.6 7.9
Versuche 66/66 66/66
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 47.0% 63.6%
Instabile Tests 4 6
Gesamtläufe 66 66
Kosten pro Ergebnis 1.061 3.790
Gesamtkosten $0.206 $0.221
Eingabepreis $0.940 / 1M $0.435 / 1M
Ausgabepreis $1.880 / 1M $0.870 / 1M
Gesamte Eingabe-Token 148,078 139,892
Ausgabe-Token 35,547 15,569
Denk-Token 0 169,897
Antwortzeit (Durchschnitt) 11.71s 48.68s
Antwortzeit (Maximum) 119.44s 333.34s
Antwortzeit (Gesamt) 257.67s 1071.02s
Parameter 1.6T insgesamt (49B aktiv) 1.02T insgesamt (42B aktiv)
Verfügbarkeit Open Source Open Source

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

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

#180 DeepSeek V4 Pro

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 tok

#182 MiMo-V2.5-Pro

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 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 V4 Pro 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
MiMo-V2.5-Pro 6.2 4.7 66.7% 2 92.07s 6,543 780 51,218

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