#115 DeepSeek V3.2
none- Coût
- $0.002
- Temps
- 7.0s
- Tokens
- 1,046 tok
DeepSeek
Sortie: 2025-12-01
Testé le: 2026-05-22 00:35
deepseek/deepseek-v3.2::none
671B au total (37B actifs)MoEOpen source
(medium)
(none)
Résumé
DeepSeek V3.2 obtient 5.6 sur AI BENCHY et se classe #115. Il affiche une fiabilité de 10.0, un taux de réussite de 46.7%, un coût total de $0.018 et un temps de réponse moyen de 14.46s.
Ce qui rend DeepSeek V3.2 unique : Il se distingue surtout en Intelligence générale, où il se classe #4, tandis que Astuces anti-IA est son point le plus faible avec #18. Son coût total de benchmark est inhabituellement bas pour son niveau de score.
Données du modèle
Date de recherche : 2026-08-12
- Paramètres
- 671B au total (37B actifs)
- Architecture
- MoE
- Disponibilité
- Open source
- Licence
- MIT
5.6
Cohérence
8.0
10.0
$0.018
Total des jetons de sortie
11,163
Total des jetons d'entrée
0
Prix d'entrée
$0.252 / 1M
Prix de sortie
$0.378 / 1M
Tests instables
5
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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 02:58 Nouveau test | 5.0 | 10.0 | $0.054 ↑ | Comparer | |
| 2026-07-16 23:15 Nouveau test ajouté | 5.0 | 10.0 | $0.054 ↑ | Comparer | |
| 2026-06-04 14:22 Nouveau test ajouté | 5.2 | 10.0 | $0.017 ↓ | Comparer | |
| 2026-05-22 00:35 Suite modifiée | 5.6 | 10.0 | $0.018 | Exécution actuelle | |
| 2026-05-08 15:31 Suite modifiée | 5.7 | 10.0 | $0.016 | Comparer | |
| 2026-04-20 17:48 Première exécution enregistrée | 6.1 | N/D | $0.016 | 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 | Couverture du benchmark | Score | Cohérence | Fiabilité | Tests corrects | Tests instables | Total des jetons de sortie | Total des jetons d'entrée | Coût total | Temps de réponse (moy.) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-05-22 00:35 · Suite modifiée | 60/60 tentatives | 5.6 | 8.0 | 10.0 | 7/20 | 5 | 11,163 | 0 | $0.018 | 14.46s |
| 2026-06-04 14:22 · Nouveau test ajouté | 63/63 tentatives | 5.2 | 7.6 | 10.0 | 6/21 | 6 | 11,165 | 55,997 | $0.017 | 13.83s |
| Différence | — | +0.3 | +0.4 | 0.0 | +1 | -1 | -2 | -55997 | +$0.002 | +630ms |
La couverture du benchmark diffère : 60/60 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test) contre 63/63 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test). Les totaux et les métriques sensibles aux répétitions ne sont pas directement comparables.
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 V3.2nonevsLaguna S 2.1lowDisponible gratuitementDeepSeek V3.2nonevsGPT-4o-mininoneDeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7mediumDeepSeek V3.2nonevsLing-2.6-flashnoneDeepSeek V3.2nonevsNorth Mini CodenoneDisponible gratuitementDeepSeek V3.2nonevsNemotron 3 SupernoneDisponible gratuitementDeepSeek V3.2nonevsQwen3.5-9BnoneDeepSeek V3.2nonevsHy4 previewnoneDeepSeek V3.2nonevsMiMo-V2.5noneDeepSeek V3.2nonevsRing-2.6-1Tnone
Répartition par catégorie
| Catégorie | Score | Cohérence | Tests corrects |
|---|---|---|---|
| Astuces anti-IA | 3.3 | 8.2 | |
| Programmation | 3.1 | 5.4 | |
| Combiné | 6.5 | 10.0 | |
| Analyse et extraction des données | 6.3 | 5.8 | |
| Spécifique au domaine | 3.0 | 6.9 | |
| Intelligence générale | 7.6 | 10.0 | |
| Suivi des instructions | 10.0 | 10.0 | |
| Résolution d'énigmes | 7.5 | 7.7 | |
| Appel d'outils | 10.0 | 10.0 | |
| Culture générale | 3.0 | 10.0 |