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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs MoonshotAI: Kimi K2.5

Le score moyen est pratiquement à égalité avec 7.0 vs 7.0. DeepSeek V3.2 (medium) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.078 vs $0.600. DeepSeek V3.2 (medium) est plus rapide avec 68.62s vs 99.00s, avec des taux de réussite de 65.2% vs 65.2%.

Modèle recommandéDeepSeek V3.2 (medium)Il obtient le meilleur score ici (7.0) tout en coûtant environ 7.8x moins que Kimi K2.5 (medium).

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-07-17

Métrique DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium Sortie: 2025-12-01 Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium Sortie: 2026-01-27
Score 7.0 7.0
Rang #73 #74
Fiabilité 10.0 10.0
Cohérence 7.4 7.0
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 65.2% 65.2%
Tests instables 7 8
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.671 4.789
Coût total $0.078 $0.600
Prix d'entrée $0.269 / 1M $0.571 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $2.850 / 1M
Total des jetons d'entrée 101,047 118,448
Jetons de sortie 11,834 62,124
Jetons de raisonnement 117,014 165,243
Temps de réponse (moy.) 68.62s 99.00s
Temps de réponse (max) 376.10s 281.00s
Temps de réponse (total) 1509.53s 1485.04s

Hamster playing table tennis

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

#73 DeepSeek V3.2

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

#74 MoonshotAI: Kimi K2.5

medium
Coût
$0.030
Temps
58.6s
Tokens
8,683 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
Kimi K2.5 6.1 4.6 66.7% 2 217.49s 6,935 5,705 74,693

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