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DeepSeek V3.2 vs Laguna S 2.1 (low)

Le score moyen est pratiquement à égalité avec 4.6 vs 4.6. Laguna S 2.1 (low) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.108 vs $0.119. DeepSeek V3.2 est plus rapide avec 22.44s vs 88.24s, avec des taux de réussite de 34.8% vs 23.2%.

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-10-19

Modèles comparés

Rang
#373
Total des jetons de sortie
57,866
Temps de réponse (moy.)
22.44s
Coût total
$0.119
Rang
#377
Total des jetons de sortie
437,706
Temps de réponse (moy.)
88.24s
Coût total
$0.108
Modèle recommandé DeepSeek V3.2

Il obtient le meilleur score ici (4.6) et répond environ 3.9x plus vite que Laguna S 2.1 (low).

Comparaison détaillée

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 4.6 4.6
Rang #373 #377
Fiabilité 10.0 10.0
Cohérence 8.2 7.8
Tentatives 69/69 69/69
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 34.8% 23.2%
Tests instables 5 6
Exécutions totales 69 69
Coût par résultat 1.943 3.627
Coût total $0.119 $0.108
Prix d'entrée $0.280 / 1M $0.090 / 1M
Prix de sortie $0.420 / 1M $0.180 / 1M
Prix de lecture du cache $0.028 / 1M $0.009 / 1M
Prix d’écriture du cache N/D N/D
Total des jetons d'entrée 342,158 232,641
Jetons de sortie 32,853 69,335
Jetons de raisonnement 25,013 426,182
Temps de réponse (moy.) 22.44s 88.24s
Temps de réponse (max) 122.50s 814.73s
Temps de réponse (total) 516.03s 2029.57s
Paramètres 671B au total (37B actifs) 118B au total (8B actifs)
Disponibilité Open source Poids disponibles

Les prix du cache concernent les tokens d’entrée. La lecture réutilise les prompts en cache ; l’écriture les stocke et peut coûter plus cher. Les tokens de sortie utilisent le prix de sortie.

Génération showcase de modèles

Hamster playing table tennis

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

#373 DeepSeek V3.2

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

#377 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

DeepSeek V3.2nonevsQwen3 Coder NextmediumGPT-5.4 NanononevsLaguna S 2.1lowDisponible gratuitementDeepSeek V3.2nonevsGranite 4.2 8BhighDeepSeek V3.2nonevsNemotron 3.5 LightninglowDisponible gratuitementLaguna S 2.1lowDisponible gratuitementvsQwen3 Coder NextmediumNorth Mini CodedefaultDisponible gratuitementvsDeepSeek V3.2noneLing 2.6 FlashdefaultvsLaguna S 2.1lowDisponible gratuitementGranite 4.2 8BhighvsLaguna S 2.1lowDisponible gratuitementDeepSeek V3.2nonevsNemotron 3.5 LightningmediumDisponible gratuitementDeepSeek V3.2nonevsMercury 2.5 PreviewdefaultNorth Mini CodedefaultDisponible gratuitementvsLaguna S 2.1lowDisponible gratuitementRing 2.6 1tdefaultvsLaguna S 2.1lowDisponible gratuitement