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AI BENCHY
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DeepSeek V3.2 vs MiniMax M2.7 (medium)

average score लगभग बराबर है: 5.0 vs 5.0. DeepSeek V3.2 की benchmark लागत कम है: $0.054 vs $0.208. DeepSeek V3.2 तेज है: 17.89s vs 43.25s, pass rates 36.4% vs 45.5%.

बेंचमार्क AI BENCHY टेस्ट सूट्स से इस समय जनरेट किए गए:: 2026-08-29

रैंक
#248
कुल आउटपुट टोकन
42,099
प्रतिक्रिया समय (औसत)
17.89s
कुल लागत
$0.054
रैंक
#246
कुल आउटपुट टोकन
147,704
प्रतिक्रिया समय (औसत)
43.25s
कुल लागत
$0.208
अनुशंसित मॉडल DeepSeek V3.2

It has the best score here (5.0), while costing about 3.9x less than MiniMax M2.7 (medium).

विस्तृत तुलना

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 #248 #246
विश्वसनीयता 10.0 10.0
संगति 8.1 6.6
प्रयास 66/66 66/66
सही परीक्षण
प्रति प्रयास पास दर 36.4% 45.5%
अस्थिर टेस्ट 5 9
कुल रन 66 66
प्रति परिणाम लागत 0.870 4.149
कुल लागत $0.054 $0.208
इनपुट कीमत $0.269 / 1M $0.300 / 1M
आउटपुट कीमत $0.400 / 1M $1.200 / 1M
कुल इनपुट टोकन 135,831 114,527
आउटपुट टोकन 42,099 18,558
रीजनिंग टोकन 0 129,146
प्रतिक्रिया समय (औसत) 17.89s 43.25s
प्रतिक्रिया समय (अधिकतम) 115.89s 196.21s
प्रतिक्रिया समय (कुल) 393.53s 908.21s
पैरामीटर 671B कुल (37B सक्रिय) 230B कुल (10B सक्रिय)
उपलब्धता मुक्त स्रोत वेट उपलब्ध

मॉडल जनरेशन शोकेस

Hamster playing table tennis

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

#248 DeepSeek V3.2

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

#246 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

त्वरित तुलना

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