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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs OpenAI: GPT-5.6 Luna

Résumé

GPT-5.6 Luna (high) mène au score moyen avec 7.7 vs 7.0. DeepSeek V3.2 (medium) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.078 vs $1.017. GPT-5.6 Luna (high) est plus rapide avec 18.68s vs 68.62s, avec des taux de réussite de 65.2% vs 72.7%.

Modèle recommandéGPT-5.6 Luna (high)Il obtient le meilleur score ici (7.7) et répond environ 3.7x plus vite que DeepSeek V3.2 (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 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high Sortie: 2026-07-09
Score 7.0 7.7
Rang #73 #42
Fiabilité 10.0 10.0
Cohérence 7.4 8.9
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 65.2% 72.7%
Tests instables 7 3
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.671 6.780
Coût total $0.078 $1.017
Prix d'entrée $0.269 / 1M $1.000 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $6.000 / 1M
Total des jetons d'entrée 101,047 80,918
Jetons de sortie 11,834 5,088
Jetons de raisonnement 117,014 150,910
Temps de réponse (moy.) 68.62s 18.68s
Temps de réponse (max) 376.10s 111.09s
Temps de réponse (total) 1509.53s 411.05s

Génération showcase

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

#42 GPT-5.6 Luna

high
Coût
$0.033
Temps
34.2s
Tokens
5,484 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
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

Comparaison rapide

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