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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs MiniMax: MiniMax M2.7

Résumé

Le score moyen est pratiquement à égalité avec 5.0 vs 5.0. DeepSeek V3.2 a le coût de benchmark le plus bas avec $0.054 vs $0.196. DeepSeek V3.2 est plus rapide avec 18.25s vs 41.28s, avec des taux de réussite de 37.9% vs 45.5%.

Modèle recommandéDeepSeek V3.2Il obtient le meilleur score ici (5.0) tout en coûtant environ 3.7x moins que MiniMax M2.7 (medium).

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

Métrique DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Sortie: 2025-12-01 MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium Sortie: 2026-03-18
Score 5.0 5.0
Rang #165 #164
Fiabilité 10.0 10.0
Cohérence 7.7 6.6
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 37.9% 45.5%
Tests instables 6 9
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.870 3.906
Coût total $0.054 $0.196
Prix d'entrée $0.269 / 1M $0.300 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $1.200 / 1M
Total des jetons d'entrée 135,780 114,518
Jetons de sortie 42,097 18,558
Jetons de raisonnement 0 119,036
Temps de réponse (moy.) 18.25s 41.28s
Temps de réponse (max) 115.89s 196.21s
Temps de réponse (total) 401.60s 866.81s

Génération showcase

Hamster playing table tennis

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

#165 DeepSeek V3.2

none
Coût
$0.002
Temps
7.0s
Tokens
1,046 tok

#164 MiniMax M2.7

medium
Coût
$0.022
Temps
22.8s
Tokens
9,250 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 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
MiniMax M2.7 5.7 9.1 33.3% 0 101.89s 2,961 1,231 38,841

Comparaison rapide

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