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DeepSeek V3.2 (medium) vs Mercury 2.5 (high)

Mercury 2.5 (high) mène au score moyen avec 7.1 vs 7.0. Mercury 2.5 (high) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.031 vs $0.078. Mercury 2.5 (high) est plus rapide avec 4.32s vs 68.43s, avec des taux de réussite de 65.2% vs 62.1%.

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-09-08

Modèles comparés

Rang
#137
Total des jetons de sortie
128,787
Temps de réponse (moy.)
68.43s
Coût total
$0.078
Rang
#134
Total des jetons de sortie
174,547
Temps de réponse (moy.)
4.32s
Coût total
$0.031
Modèle recommandé Mercury 2.5 (high)

Il obtient le meilleur score ici (7.1) tout en coûtant environ 2.5x moins que DeepSeek V3.2 (medium).

Comparaison détaillée

Métrique DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium Sortie: 2025-12-01 Mercury 2.5 Mercury 2.5 high Sortie: 2026-09-08
Score 7.0 7.1
Rang #137 #134
Fiabilité 10.0 9.7
Cohérence 7.4 8.6
Tentatives 66/66 66/66
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 65.2% 62.1%
Tests instables 7 4
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.672 0.259
Coût total $0.078 $0.031
Prix d'entrée $0.269 / 1M $0.040 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $0.150 / 1M
Total des jetons d'entrée 101,056 120,068
Jetons de sortie 11,832 3,402
Jetons de raisonnement 116,955 171,145
Temps de réponse (moy.) 68.43s 4.32s
Temps de réponse (max) 376.10s 23.63s
Temps de réponse (total) 1505.53s 95.06s
Paramètres 671B au total (37B actifs) ~100B
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.

#137 DeepSeek V3.2

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

#134 Mercury 2.5

high
Coût
$0.001
Temps
3.5s
Tokens
2,447 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
Mercury 2.5 6.4 7.8 44.4% 1 6.58s 7,757 415 44,012

Comparaison rapide

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