- रैंक
- #130
- कुल आउटपुट टोकन
- 253,807
- प्रतिक्रिया समय (औसत)
- 73.02s
- कुल लागत
- $0.881
Seed-2.0-Code (low) vs GPT-5.6 Luna (high)
Seed-2.0-Code (low) average score में आगे है: 8.1 vs 8.0. GPT-5.6 Luna (high) की benchmark लागत कम है: $0.118 vs $0.881. GPT-5.6 Luna (high) तेज है: 18.39s vs 73.02s, pass rates 78.3% vs 71.0%.
तुलना किए गए मॉडल
- रैंक
- #135
- कुल आउटपुट टोकन
- 139,395
- प्रतिक्रिया समय (औसत)
- 18.39s
- कुल लागत
- $0.118
अनुशंसित मॉडल
GPT-5.6 Luna (high)
Its score stays close to the best score here (8.0 vs 8.1), while costing about 7.5x less than Seed-2.0-Code (low).
विस्तृत तुलना
| मेट्रिक | Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low | GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high |
|---|---|---|
| स्कोर | 8.1 | 8.0 |
| रैंक | #130 | #135 |
| विश्वसनीयता | 8.9 | 10.0 |
| संगति | 7.9 | 8.6 |
| प्रयास | 69/69 | 69/69 |
| सही परीक्षण | ||
| प्रति प्रयास पास दर | 78.3% | 71.0% |
| अस्थिर टेस्ट | 6 | 4 |
| कुल रन | 69 | 69 |
| प्रति परिणाम लागत | 6.288 | 5.882 |
| कुल लागत | $0.881 | $0.118 |
| इनपुट कीमत | $0.500 / 1M | $0.200 / 1M |
| आउटपुट कीमत | $3.000 / 1M | $1.200 / 1M |
| कैश पढ़ने की कीमत | लागू नहीं | $0.020 / 1M |
| कैश लिखने की कीमत | लागू नहीं | $0.250 / 1M |
| कुल इनपुट टोकन | 237,604 | 197,896 |
| आउटपुट टोकन | 9,617 | 6,211 |
| रीजनिंग टोकन | 244,190 | 133,184 |
| प्रतिक्रिया समय (औसत) | 73.02s | 18.39s |
| प्रतिक्रिया समय (अधिकतम) | 485.92s | 111.09s |
| प्रतिक्रिया समय (कुल) | 1679.49s | 422.93s |
| पैरामीटर | ~200B कुल (~20B सक्रिय) | ~400B कुल (~17B सक्रिय) |
| उपलब्धता | बंद स्रोत | बंद स्रोत |
कैश की कीमतें इनपुट टोकन पर लागू होती हैं। पढ़ने पर कैश किए गए प्रॉम्प्ट का दोबारा उपयोग होता है; लिखने पर वे सहेजे जाते हैं और अतिरिक्त लागत हो सकती है। आउटपुट टोकन पर आउटपुट की कीमत लागू होती है।
मॉडल जनरेशन शोकेस
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#130 Seed-2.0-Code
low
Provider returned error
- लागत
- $0.000
- समय
- 0.3s
- टोकन
- 0 tok
#135 GPT-5.6 Luna
high- लागत
- $0.033
- समय
- 34.2s
- टोकन
- 5,484 tok
श्रेणी विवरण
| स्वायत्त एजेंट कार्य | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 90.18s | 151,947 | 1,475 | 11,023 | |
| GPT-5.6 Luna | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 60.15s | 116,969 | 1,123 | 2,957 |
| एंटी-एआई ट्रिक्स | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 39.56s | 930 | 2,650 | 15,987 | |
| GPT-5.6 Luna | 8.3 | 10.0 | 75.0% | 0 | 2.99s | 606 | 162 | 1,265 |
| 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 | 7.1 | 55.6% | 1 | 109.70s | 7,948 | 455 | 55,759 | |
| GPT-5.6 Luna | 5.5 | 4.7 | 55.6% | 2 | 15.63s | 7,302 | 510 | 17,746 |
| संयुक्त | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 99.12s | 55,969 | 3,774 | 21,408 | |
| GPT-5.6 Luna | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 19.05s | 57,719 | 3,366 | 8,005 |
| डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 24.88s | 8,046 | 246 | 1,639 | |
| GPT-5.6 Luna | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.18s | 7,140 | 234 | 470 |
| डोमेन-विशिष्ट | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 4.1 | 4.4 | 44.5% | 2 | 238.45s | 975 | 16 | 132,626 | |
| GPT-5.6 Luna | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 62.87s | 732 | 69 | 75,712 |
| Samanya Buddhimatta | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 6.5 | 3.4 | 66.7% | 1 | 11.14s | 579 | 179 | 1,117 | |
| GPT-5.6 Luna | 5.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.65s | 477 | 117 | 563 |
| निर्देश पालन | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 9.8 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.20s | 828 | 72 | 1,034 | |
| GPT-5.6 Luna | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.79s | 660 | 97 | 481 |
| पहेली समाधान | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 12.50s | 885 | 445 | 2,470 | |
| GPT-5.6 Luna | 7.6 | 7.2 | 77.8% | 1 | 14.55s | 642 | 242 | 18,281 |
| टूल कॉलिंग | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 55.56s | 9,315 | 296 | 637 | |
| GPT-5.6 Luna | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.98s | 5,454 | 260 | 324 |
| सामान्य ज्ञान | स्कोर | संगति | प्रति प्रयास पास दर | अस्थिर टेस्ट | सही परीक्षण | प्रतिक्रिया समय (औसत) | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन | रीजनिंग टोकन |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seed-2.0-Code | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 10.02s | 182 | 9 | 490 | |
| GPT-5.6 Luna | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 17.00s | 195 | 31 | 7,380 |
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तुलना जोड़ी बदलें
Nemotron 3 Ultramediumनिःशुल्क उपलब्धvsGPT-5.6 LunahighSeed-2.0-CodelowvsKimi K3.1 ProhighDeepSeek V4.1 FlashlowvsGPT-5.6 LunahighGemini 3.8 FlashmediumvsGPT-5.6 LunahighGPT-5.6 LunahighvsQwen3.8 Flash NextlowSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Pro 0423highClaude Opus 4.7mediumvsGPT-5.6 LunahighClaude Opus 4.7mediumvsSeed-2.0-CodelowSeed-2.0-CodelowvsDeepSeek V4 Flash 0423highGPT-5.6 LunahighvsQwen3.5-27BmediumGPT-5.6 LunahighvsGLM 5.3 FlashXmaxSeed-2.0-CodelowvsGLM 5.3 FlashX Legalhigh