Navigation
AI BENCHY
Advertise here

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

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 $0.091. DeepSeek V3.2 est plus rapide avec 18.25s vs 85.35s, avec des taux de réussite de 37.9% vs 25.8%.

Modèle recommandéDeepSeek V3.2Il obtient le meilleur score ici (5.0) tout en coûtant environ 1.7x moins que Laguna S 2.1 (low).

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 low Sortie: 2026-07-21 Disponible gratuitement
Score 5.0 5.0
Rang #182 #181
Fiabilité 10.0 9.9
Cohérence 7.7 7.8
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 37.9% 25.8%
Tests instables 6 6
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.870 3.022
Coût total $0.054 $0.091
Prix d'entrée $0.269 / 1M $0.100 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $0.200 / 1M
Total des jetons d'entrée 135,780 118,746
Jetons de sortie 42,097 67,823
Jetons de raisonnement 0 383,885
Temps de réponse (moy.) 18.25s 85.35s
Temps de réponse (max) 115.89s 814.73s
Temps de réponse (total) 401.60s 1877.64s

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

#181 Laguna S 2.1

low
Coût
$0.001
Temps
6.6s
Tokens
1,314 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 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

Comparaison rapide

Changer la paire de comparaison