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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Poolside: Laguna S 2.1

Laguna S 2.1 (high) mène au score moyen avec 5.4 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 111.61s, avec des taux de réussite de 37.9% vs 27.3%.

Modèle recommandéDeepSeek V3.2Son score reste proche du meilleur score ici (5.0 vs 5.4) tout en coûtant environ 2.4x moins que Laguna S 2.1 (high).

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-07-22

Métrique DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Sortie: 2025-12-01 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 high Sortie: 2026-07-21 Disponible gratuitement
Score 5.0 5.4
Rang #182 #167
Fiabilité 10.0 9.9
Cohérence 7.7 8.1
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 37.9% 27.3%
Tests instables 6 5
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.870 3.153
Coût total $0.054 $0.127
Prix d'entrée $0.269 / 1M $0.100 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $0.200 / 1M
Total des jetons d'entrée 135,780 208,931
Jetons de sortie 42,097 175,588
Jetons de raisonnement 0 409,276
Temps de réponse (moy.) 18.25s 111.61s
Temps de réponse (max) 115.89s 1190.11s
Temps de réponse (total) 401.60s 2455.39s

Hamster playing table tennis

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

#182 DeepSeek V3.2

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

#167 Laguna S 2.1

high
Coût
$0.001
Temps
6.8s
Tokens
1,389 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
Laguna S 2.1 5.3 7.2 44.4% 1 271.42s 6,496 59,355 151,009

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