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DeepSeek V3.2 (medium) vs Ember-1 (high)

Le score moyen est pratiquement à égalité avec 7.0 vs 7.1. DeepSeek V3.2 (medium) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.081 vs $1.798. Ember-1 (high) est plus rapide avec 56.77s vs 68.43s, avec des taux de réussite de 65.2% vs 71.2%.

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-09-28

Modèles comparés

Rang
#162
Total des jetons de sortie
128,787
Temps de réponse (moy.)
68.43s
Coût total
$0.081
Rang
#158
Total des jetons de sortie
110,125
Temps de réponse (moy.)
56.77s
Coût total
$1.798
Modèle recommandé DeepSeek V3.2 (medium)

Il obtient le meilleur score ici (7.0) tout en coûtant environ 22.3x moins que Ember-1 (high).

Comparaison détaillée

Métrique DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium Sortie: 2025-12-01 Ember-1 Ember-1 high Sortie: 2026-09-28
Score 7.0 7.1
Rang #162 #158
Fiabilité 10.0 8.0
Cohérence 7.4 7.3
Tentatives 66/66 66/66
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 65.2% 71.2%
Tests instables 7 7
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.672 14.981
Coût total $0.081 $1.798
Prix d'entrée $0.280 / 1M $3.000 / 1M
Prix de sortie $0.420 / 1M $15.000 / 1M
Total des jetons d'entrée 101,056 48,577
Jetons de sortie 11,832 7,345
Jetons de raisonnement 116,955 102,780
Temps de réponse (moy.) 68.43s 56.77s
Temps de réponse (max) 376.10s 255.06s
Temps de réponse (total) 1505.53s 1248.88s
Paramètres 671B au total (37B actifs) ~2.8T au total (~104B actifs)
Disponibilité Open source Source fermée

Génération showcase de modèles

Hamster playing table tennis

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

#162 DeepSeek V3.2

medium
Coût
$0.001
Temps
53.6s
Tokens
1,932 tok

#158 Ember-1

high
Coût
$0.038
Temps
55.1s
Tokens
2,671 tok

Meilleurs modèles par score

Score vs coût total

Temps de réponse (moy.)

Score vs Temps de réponse (moy.)

Total des jetons de sortie

Score vs Total des jetons de sortie

Répartition par catégorie

Programmation Score Cohérence Taux de réussite par tentative Tests instables Tests corrects Temps de réponse (moy.) Jetons d'entrée Jetons de sortie Jetons de raisonnement
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014
Ember-1 8.2 7.2 88.9% 1 72.23s 7,144 1,281 23,093

Comparaison rapide

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