Navigasi
AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

AI BENCHY Compare

DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Mistral: Mistral Small 4

Ringkasan

DeepSeek V3.2 unggul dalam skor rata-rata dengan 5.3 vs 5.1. DeepSeek V3.2 memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.016 vs $0.068. Mistral Small 4 (medium) lebih cepat di 9.40s vs 13.83s, dengan tingkat keberhasilan 39.7% vs 44.4%.

Model yang direkomendasikanDeepSeek V3.2It has the best score here (5.3), while costing about 4.3x less than Mistral Small 4 (medium).

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-07-14

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Rilis: 2025-12-01 Mistral Small 4 Mistral Small 4 medium Rilis: 2026-03-16
Skor 5.3 5.1
Peringkat #153 #160
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 7.6 6.9
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 39.7% 44.4%
Tes tidak stabil 6 8
Total Run 63 63
Biaya per hasil 0.306 1.344
Total Biaya $0.016 $0.068
Harga input $0.215 / 1M $0.150 / 1M
Harga output $0.322 / 1M $0.600 / 1M
Total token input 55,997 42,576
Token output 11,165 24,184
Token penalaran 0 84,678
Waktu respons (rata-rata) 13.83s 9.40s
Waktu respons (maks) 115.89s 59.15s
Waktu respons (total) 290.43s 197.39s

Showcase generasi

Hamster playing table tennis

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

#153 DeepSeek V3.2

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

#160 Mistral Small 4

medium
Biaya
$0.006
Waktu
47.9s
Token
9,857 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
Mistral Small 4 4.4 5.1 33.3% 2 39.98s 7,636 11,635 54,715

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan