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AI BENCHY Compare

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

Résumé

Kimi K2.5 mène au score moyen avec 5.5 vs 5.0. DeepSeek V3.2 a le coût de benchmark le plus bas avec $0.054 vs $0.127. DeepSeek V3.2 est plus rapide avec 18.25s vs 19.15s, avec des taux de réussite de 37.9% vs 34.9%.

Modèle recommandéKimi K2.5Il obtient le meilleur score de cette comparaison (5.5) et le meilleur équilibre global entre coût et temps de réponse sur les 2 modèles.

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 Kimi K2.5 Kimi K2.5 none Sortie: 2026-01-27
Score 5.0 5.5
Rang #165 #148
Fiabilité 10.0 10.0
Cohérence 7.7 8.6
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 37.9% 34.9%
Tests instables 6 4
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.870 1.898
Coût total $0.054 $0.127
Prix d'entrée $0.269 / 1M $0.571 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $2.850 / 1M
Total des jetons d'entrée 135,780 89,322
Jetons de sortie 42,097 26,638
Jetons de raisonnement 0 0
Temps de réponse (moy.) 18.25s 19.15s
Temps de réponse (max) 115.89s 102.83s
Temps de réponse (total) 401.60s 287.30s

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

#148 MoonshotAI: Kimi K2.5

none
Coût
$0.015
Temps
89.1s
Tokens
5,421 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
Kimi K2.5 5.5 10.0 33.3% 0 24.56s 7,311 4,708 0

Comparaison rapide

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