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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Qwen: Qwen3.5-9B

Qwen3.5-9B mène au score moyen avec 5.1 vs 5.0. Qwen3.5-9B a le coût de benchmark le plus bas avec $0.021 vs $0.054. DeepSeek V3.2 est plus rapide avec 18.25s vs 19.17s, avec des taux de réussite de 37.9% vs 19.7%.

Modèle recommandéQwen3.5-9BIl obtient le meilleur score ici (5.1) tout en coûtant environ 2.7x moins que DeepSeek V3.2.

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-07-25

Métrique DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Sortie: 2025-12-01 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none Sortie: 2026-03-02
Score 5.0 5.1
Rang #188 #183
Fiabilité 10.0 10.0
Cohérence 7.7 9.7
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 37.9% 19.7%
Tests instables 6 1
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.870 0.490
Coût total $0.054 $0.021
Prix d'entrée $0.269 / 1M $0.100 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $0.150 / 1M
Total des jetons d'entrée 135,780 144,407
Jetons de sortie 42,097 37,484
Jetons de raisonnement 0 0
Temps de réponse (moy.) 18.25s 19.17s
Temps de réponse (max) 115.89s 382.06s
Temps de réponse (total) 401.60s 421.74s

Hamster playing table tennis

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

#188 DeepSeek V3.2

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

#183 Qwen3.5-9B

none
SVG invalide
Coût
$0.000
Temps
300.0s
Tokens
0 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
Qwen3.5-9B 3.9 7.8 11.1% 1 5.60s 7,913 1,042 0

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