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AI BENCHY
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Seed-2.0-Code (low) vs DeepSeek V4 Pro (high)

Seed-2.0-Code (low) average score में आगे है: 7.7 vs 7.7. DeepSeek V4 Pro (high) की benchmark लागत कम है: $0.537 vs $0.681. Seed-2.0-Code (low) तेज है: 65.89s vs 79.14s, pass rates 80.3% vs 63.6%.

बेंचमार्क AI BENCHY टेस्ट सूट्स से इस समय जनरेट किए गए:: 2026-08-12

रैंक
#66
कुल आउटपुट टोकन
212,558
प्रतिक्रिया समय (औसत)
65.89s
कुल लागत
$0.681
रैंक
#72
कुल आउटपुट टोकन
189,181
प्रतिक्रिया समय (औसत)
79.14s
कुल लागत
$0.537
अनुशंसित मॉडल DeepSeek V4 Pro (high)

It offers the best overall trade-off: a competitive score (7.7), lower cost than Seed-2.0-Code (low), and balanced response time.

विस्तृत तुलना

मेट्रिक Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low रिलीज़: 2026-08-12 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high रिलीज़: 2026-04-24
स्कोर 7.7 7.7
रैंक #66 #72
विश्वसनीयता 5.7 10.0
संगति 7.5 7.7
प्रयास 66/66 66/66
सही परीक्षण
प्रति प्रयास पास दर 80.3% 63.6%
अस्थिर टेस्ट 7 6
कुल रन 66 66
प्रति परिणाम लागत 5.235 2.000
कुल लागत $0.681 $0.537
इनपुट कीमत $0.500 / 1M $1.169 / 1M
आउटपुट कीमत $3.000 / 1M $2.337 / 1M
कुल इनपुट टोकन 85,648 90,748
आउटपुट टोकन 8,142 10,462
रीजनिंग टोकन 204,416 178,719
प्रतिक्रिया समय (औसत) 65.89s 79.14s
प्रतिक्रिया समय (अधिकतम) 485.92s 416.76s
प्रतिक्रिया समय (कुल) 1449.53s 1740.97s
पैरामीटर ~200B कुल (~20B सक्रिय) 1.6T कुल (49B सक्रिय)
उपलब्धता बंद स्रोत मुक्त स्रोत

मॉडल जनरेशन शोकेस

Hamster playing table tennis

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

#66 Seed-2.0-Code

low
Provider returned error
लागत
$0.000
समय
0.3s
टोकन
0 tok

#72 DeepSeek V4 Pro

high
लागत
$0.023
समय
257.6s
टोकन
14,870 tok

स्कोर के अनुसार शीर्ष मॉडल

स्कोर बनाम कुल लागत

प्रतिक्रिया समय (औसत)

स्कोर vs प्रतिक्रिया समय (औसत)

कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

श्रेणी विवरण

कोडिंग स्कोर संगति प्रति प्रयास पास दर अस्थिर टेस्ट सही परीक्षण प्रतिक्रिया समय (औसत) इनपुट टोकन आउटपुट टोकन रीजनिंग टोकन
Seed-2.0-Code 7.0 5.0 77.8% 2 109.70s 7,948 455 55,759
DeepSeek V4 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580

त्वरित तुलना

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