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DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Xiaomi: MiMo-V2.5

MiMo-V2.5 mène au score moyen avec 5.1 vs 5.0. MiMo-V2.5 a le coût de benchmark le plus bas avec $0.025 vs $0.054. MiMo-V2.5 est plus rapide avec 4.62s vs 18.25s, avec des taux de réussite de 37.9% vs 25.8%.

Modèle recommandéMiMo-V2.5Il obtient le meilleur score ici (5.1) tout en coûtant environ 2.2x moins que DeepSeek V3.2.

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 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 none Sortie: 2026-04-22
Score 5.0 5.1
Rang #182 #176
Fiabilité 10.0 10.0
Cohérence 7.7 9.6
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 37.9% 25.8%
Tests instables 6 1
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.870 0.770
Coût total $0.054 $0.025
Prix d'entrée $0.269 / 1M $0.140 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $0.280 / 1M
Total des jetons d'entrée 135,780 141,043
Jetons de sortie 42,097 16,464
Jetons de raisonnement 0 0
Temps de réponse (moy.) 18.25s 4.62s
Temps de réponse (max) 115.89s 55.36s
Temps de réponse (total) 401.60s 101.57s

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

#176 MiMo-V2.5

none
Coût
$0.007
Temps
267.4s
Tokens
25,283 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
MiMo-V2.5 5.5 10.0 33.3% 0 3.24s 7,440 696 0

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