#59 DeepSeek V3.2
medium- Coût
- $0.001
- Temps
- 53.6s
- Tokens
- 1,932 tok
DeepSeek
Sortie: 2025-12-01
Testé le: 2026-05-08 15:27
deepseek/deepseek-v3.2::medium
(medium)
(none)
Résumé
DeepSeek V3.2 obtient 7.2 sur AI BENCHY et se classe #59. Il affiche une fiabilité de 10.0, un taux de réussite de 72.8%, un coût total de $0.031 et un temps de réponse moyen de 46.06s.
Ce qui rend DeepSeek V3.2 unique : Il se distingue surtout en Combiné, où il se classe #1, tandis que Programmation est son point le plus faible avec #18. Son coût total de benchmark est inhabituellement bas pour son niveau de score.
7.2
Cohérence
7.5
10.0
$0.031
Total des jetons de sortie
60,800
Total des jetons d'entrée
0
Prix d'entrée
$0.252 / 1M
Prix de sortie
$0.378 / 1M
Tests instables
6
Les tests instables ont eu des résultats mixtes entre exécutions (au moins une réussite et un échec).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Historique des runs
| Testé le | Score | Fiabilité | Tests corrects | Coût total | Comparer |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-07-16 23:13 Nouveau test ajouté | 7.0 | 10.0 | $0.078 ↑ | Comparer | |
| 2026-06-04 14:41 Nouveau test ajouté | 7.0 | 10.0 | $0.044 ↓ | Comparer | |
| 2026-05-22 00:46 Suite modifiée | 7.0 | 9.1 | $0.037 | Comparer | |
| 2026-05-08 15:27 Suite modifiée | 7.2 | 10.0 | $0.031 | Exécution actuelle | |
| 2026-04-20 17:48 Première exécution enregistrée | 8.0 | N/D | $0.029 | Comparer |
Ce run a utilisé une suite de benchmark différente. Gardez ce changement de suite à l'esprit lorsque vous lisez l'historique.
Comparaison de runs
| Run | Score | Cohérence | Fiabilité | Tests corrects | Tests instables | Total des jetons de sortie | Total des jetons d'entrée | Coût total | Temps de réponse (moy.) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-05-08 15:27 · Suite modifiée | 7.2 | 7.5 | 10.0 | 11/19 | 6 | 60,800 | 0 | $0.031 | 46.06s |
| 2026-07-16 23:13 · Nouveau test ajouté | 7.0 | 7.4 | 10.0 | 11/22 | 7 | 128,848 | 101,047 | $0.078 | 68.62s |
| Différence | +0.2 | +0.1 | 0.0 | 0 | -1 | -68048 | -101047 | -$0.047 | -22550ms |
Ces deux runs ont utilisé des suites de benchmark différentes, donc les écarts reflètent à la fois les changements du modèle et ceux de la suite.
Graphiques
Choisissez d'abord le premier modèle, puis cliquez sur un second modèle pour ouvrir une page côte à côte.
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
Comparaison rapide
DeepSeek V3.2mediumvsGLM 5.1mediumDeepSeek V3.2mediumvsGrok 4.3mediumDeepSeek V3.2mediumvsKimi K2.5mediumDeepSeek V3.2mediumvsQwen3.5-122B-A10BmediumDeepSeek V3.2mediumvsMercury 2mediumDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3 Flash PreviewmediumDeepSeek V3.2mediumvsGemini 3.5 FlashhighDeepSeek V3.2mediumvsNemotron 3 UltramediumDisponible gratuitementDeepSeek V3.2mediumvsGPT-5.5low
Répartition par catégorie
| Catégorie | Score | Cohérence | Tests corrects |
|---|---|---|---|
| Astuces anti-IA | 9.2 | 10.0 | |
| Programmation | 4.7 | 1.6 | |
| Combiné | 10.0 | 10.0 | |
| Analyse et extraction des données | 10.0 | 10.0 | |
| Spécifique au domaine | 2.9 | 4.4 | |
| Intelligence générale | 3.8 | 2.5 | |
| Suivi des instructions | 10.0 | 10.0 | |
| Résolution d'énigmes | 6.7 | 5.0 | |
| Appel d'outils | 10.0 | 10.0 | |
| Culture générale | 3.0 | 10.0 |