Navigasi
AI BENCHY
Advertise here

DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs inclusionAI: Ling-2.6-flash

DeepSeek V3.2 unggul dalam skor rata-rata dengan 5.0 vs 4.9. Ling-2.6-flash memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.002 vs $0.054. Ling-2.6-flash lebih cepat di 10.68s vs 18.25s, dengan tingkat keberhasilan 37.9% vs 30.3%.

Model yang direkomendasikanLing-2.6-flashIts score stays close to the best score here (4.9 vs 5.0), while costing about 33.5x less than DeepSeek V3.2.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-07-22

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Rilis: 2025-12-01 Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none Rilis: 2026-04-21
Skor 5.0 4.9
Peringkat #182 #187
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 7.7 9.3
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 37.9% 30.3%
Tes tidak stabil 6 2
Total Run 66 66
Biaya per hasil 0.870 0.024
Total Biaya $0.054 $0.002
Harga input $0.269 / 1M $0.010 / 1M
Harga output $0.400 / 1M $0.030 / 1M
Total token input 135,780 114,375
Token output 42,097 14,903
Token penalaran 0 0
Waktu respons (rata-rata) 18.25s 10.68s
Waktu respons (maks) 115.89s 36.03s
Waktu respons (total) 401.60s 213.51s

Hamster playing table tennis

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

#182 DeepSeek V3.2

none
Biaya
$0.002
Waktu
7.0s
Token
1,046 tok

#187 Ling-2.6-flash

none
Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash
Biaya
$0.000
Waktu
0.0s
Token
0 tok

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Rincian Kategori

Pemrograman Skor Konsistensi Tingkat lulus per percobaan Tes tidak stabil Tes benar Waktu respons (rata-rata) Token input Token output Token penalaran
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan