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AI BENCHY Compare

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

Résumé

MiMo-V2.5-Pro mène au score moyen avec 5.5 vs 5.0. DeepSeek V3.2 a le coût de benchmark le plus bas avec $0.054 vs $0.068. MiMo-V2.5-Pro est plus rapide avec 4.12s vs 18.25s, avec des taux de réussite de 37.9% vs 37.9%.

Modèle recommandéMiMo-V2.5-ProIl obtient le meilleur score ici (5.5) et répond environ 4.4x plus vite que DeepSeek V3.2.

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-07-17

Métrique DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Sortie: 2025-12-01 MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro none Sortie: 2026-04-22
Score 5.0 5.5
Rang #165 #147
Fiabilité 10.0 10.0
Cohérence 7.7 8.6
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 37.9% 37.9%
Tests instables 6 4
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.870 1.509
Coût total $0.054 $0.068
Prix d'entrée $0.269 / 1M $0.435 / 1M
Prix de sortie $0.400 / 1M $0.870 / 1M
Total des jetons d'entrée 135,780 124,799
Jetons de sortie 42,097 15,362
Jetons de raisonnement 0 0
Temps de réponse (moy.) 18.25s 4.12s
Temps de réponse (max) 115.89s 53.13s
Temps de réponse (total) 401.60s 90.55s

Génération showcase

Hamster playing table tennis

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

#165 DeepSeek V3.2

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

#147 MiMo-V2.5-Pro

none
Coût
$0.004
Temps
46.4s
Tokens
4,025 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-Pro 4.3 7.8 22.2% 1 1.41s 6,559 485 0

Comparaison rapide

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