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AI BENCHY
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AI BENCHY तुलना

DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs MiniMax: MiniMax M2.7

सारांश

average score लगभग बराबर है: 5.0 vs 5.0. DeepSeek V3.2 की benchmark लागत कम है: $0.054 vs $0.196. DeepSeek V3.2 तेज है: 18.25s vs 41.28s, pass rates 37.9% vs 45.5%.

अनुशंसित मॉडलDeepSeek V3.2It has the best score here (5.0), while costing about 3.7x less than MiniMax M2.7 (medium).

बेंचमार्क AI BENCHY टेस्ट सूट्स से इस समय जनरेट किए गए:: 2026-07-17

मेट्रिक DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none रिलीज़: 2025-12-01 MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium रिलीज़: 2026-03-18
स्कोर 5.0 5.0
रैंक #165 #164
विश्वसनीयता 10.0 10.0
संगति 7.7 6.6
सही परीक्षण
प्रति प्रयास पास दर 37.9% 45.5%
अस्थिर टेस्ट 6 9
कुल रन 66 66
प्रति परिणाम लागत 0.870 3.906
कुल लागत $0.054 $0.196
इनपुट कीमत $0.269 / 1M $0.300 / 1M
आउटपुट कीमत $0.400 / 1M $1.200 / 1M
कुल इनपुट टोकन 135,780 114,518
आउटपुट टोकन 42,097 18,558
रीजनिंग टोकन 0 119,036
प्रतिक्रिया समय (औसत) 18.25s 41.28s
प्रतिक्रिया समय (अधिकतम) 115.89s 196.21s
प्रतिक्रिया समय (कुल) 401.60s 866.81s

जनरेशन शोकेस

Hamster playing table tennis

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

#165 DeepSeek V3.2

none
लागत
$0.002
समय
7.0s
टोकन
1,046 tok

#164 MiniMax M2.7

medium
लागत
$0.022
समय
22.8s
टोकन
9,250 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
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
MiniMax M2.7 5.7 9.1 33.3% 0 101.89s 2,961 1,231 38,841

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