#119 DeepSeek V3.2
medium- Kosten
- $0.001
- Zeit
- 53.6s
- Token
- 1,932 tok
DeepSeek
Veröffentlichung: 2025-12-01
Getestet am: 2026-08-14 03:00
deepseek/deepseek-v3.2::medium
671B insgesamt (37B aktiv)MoEOpen Source
(medium)
(none)
Zusammenfassung
DeepSeek V3.2 erreicht 7.0 bei AI BENCHY und liegt auf #119. Das Modell hat 10.0 Zuverlässigkeit, 65.2% Erfolgsrate, $0.078 Gesamtkosten und 68.43s durchschnittliche Antwortzeit.
Was DeepSeek V3.2 besonders macht: Am stärksten ist es in Kombiniert, wo es #3 erreicht; am schwächsten ist Allgemeine Intelligenz mit #17.
Modelldaten
Recherchiert am 2026-08-12
- Parameter
- 671B insgesamt (37B aktiv)
- Architektur
- MoE
- Verfügbarkeit
- Open Source
- Lizenz
- MIT
7.0
Konsistenz
7.4
10.0
Gesamte Ausgabe-Token
128,787
Gesamte Eingabe-Token
101,056
Eingabepreis
$0.269 / 1M
Ausgabepreis
$0.400 / 1M
Instabile Tests
7
Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Testverlauf
| Getestet am | Punktzahl | Zuverlässigkeit | Korrekte Tests | Gesamtkosten | Vergleichen |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 03:00 Erneuter Test | 7.0 | 10.0 | $0.078 ↑ | Aktueller Lauf | |
| 2026-07-16 23:13 Neuer Test hinzugefügt | 7.0 | 10.0 | $0.078 ↑ | Vergleichen | |
| 2026-06-04 14:41 Neuer Test hinzugefügt | 7.0 | 10.0 | $0.044 ↓ | Vergleichen | |
| 2026-05-22 00:46 Suite geändert | 7.0 | 9.1 | $0.037 | Vergleichen | |
| 2026-05-08 15:27 Suite geändert | 7.2 | 10.0 | $0.031 | Vergleichen | |
| 2026-04-20 17:48 Erster erfasster Lauf | 8.0 | k. A. | $0.029 | Vergleichen |
Dieser Lauf nutzte eine andere Benchmark-Suite. Berücksichtige Suite-Änderungen bei der historischen Einordnung.
Laufvergleich
| Lauf | Benchmark-Abdeckung | Punktzahl | Konsistenz | Zuverlässigkeit | Korrekte Tests | Instabile Tests | Gesamte Ausgabe-Token | Gesamte Eingabe-Token | Gesamtkosten | Antwortzeit (Durchschnitt) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 03:00 · Aktueller Lauf | 66/66 Versuche | 7.0 | 7.4 | 10.0 | 11/22 | 7 | 128,787 | 101,056 | $0.078 | 68.43s |
| 2026-05-22 00:46 · Suite geändert | 60/60 Versuche | 7.0 | 7.6 | 9.1 | 11/20 | 6 | 75,252 | 0 | $0.037 | 53.21s |
| Differenz | — | 0.0 | -0.2 | +0.9 | 0 | +1 | +53535 | +101056 | +$0.041 | +15220ms |
Die Benchmark-Abdeckung unterscheidet sich: 66/66 Versuche (Ziel: 3 Wiederholungen pro Test) gegenüber 60/60 Versuche (Ziel: 3 Wiederholungen pro Test). Summen und wiederholungsabhängige Metriken sind nicht direkt vergleichbar.
Diese beiden Läufe nutzten unterschiedliche Benchmark-Suiten, daher spiegeln die Deltas sowohl Modell- als auch Suite-Änderungen wider.
Preisverlauf
Historische Preisdaten für dieses Modell von OpenRouter.
| Datum | Eingabepreis | Ausgabepreis |
|---|---|---|
| 2026-06-04 15:40 | $0.229 / 1M | $0.344 / 1M |
| 2026-07-10 11:30 | $0.215 / 1M | $0.322 / 1M |
| 2026-08-14 12:51 | $0.269 / 1M | $0.400 / 1M |
Diagramme
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Top-Modelle nach Score
Punktzahl vs Gesamtkosten
Antwortzeit (Durchschnitt)
Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)
Gesamte Ausgabe-Token
Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token
Schnellvergleich
DeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.6 SolnoneDeepSeek V3.2mediumvsGLM 5.1mediumDeepSeek V3.2mediumvsGrok 4.3mediumDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.5noneDeepSeek V3.2mediumvsSolar Pro 4highDeepSeek V3.2mediumvsMercury 2mediumDeepSeek V3.2mediumvsStep 3.7 FlashlowDeepSeek V3.2mediumvsGrok 4.20mediumDeepSeek V3.2mediumvsMuse Glimmer 30BlowDeepSeek V3.2mediumvsSeed-2.0-Minimedium
Kategorieaufschlüsselung
| Kategorie | Punktzahl | Konsistenz | Korrekte Tests |
|---|---|---|---|
| Anti-KI-Tricks | 8.2 | 7.9 | |
| Programmierung | 6.0 | 7.2 | |
| Kombiniert | 7.3 | 5.8 | |
| Datenanalyse und -extraktion | 10.0 | 10.0 | |
| Domänenspezifisch | 2.9 | 4.4 | |
| Allgemeine Intelligenz | 3.4 | 2.5 | |
| Befolgung von Anweisungen | 10.0 | 10.0 | |
| Rätsellösen | 7.0 | 7.2 | |
| Werkzeugaufrufe | 10.0 | 10.0 | |
| Allgemeinwissen | 3.0 | 10.0 |