Navigasi
AI BENCHY
Advertise here

DeepSeek: DeepSeek V3.2 vs Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro

MiMo-V2.5-Pro unggul dalam skor rata-rata dengan 5.5 vs 5.0. DeepSeek V3.2 memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.054 vs $0.068. MiMo-V2.5-Pro lebih cepat di 4.12s vs 18.25s, dengan tingkat keberhasilan 37.9% vs 37.9%.

Model yang direkomendasikanMiMo-V2.5-ProIt has the best score here (5.5), while responding about 4.4x faster than DeepSeek V3.2.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-07-17

Metrik DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Rilis: 2025-12-01 MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro none Rilis: 2026-04-22
Skor 5.0 5.5
Peringkat #165 #147
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 7.7 8.6
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 37.9% 37.9%
Tes tidak stabil 6 4
Total Run 66 66
Biaya per hasil 0.870 1.509
Total Biaya $0.054 $0.068
Harga input $0.269 / 1M $0.435 / 1M
Harga output $0.400 / 1M $0.870 / 1M
Total token input 135,780 124,799
Token output 42,097 15,362
Token penalaran 0 0
Waktu respons (rata-rata) 18.25s 4.12s
Waktu respons (maks) 115.89s 53.13s
Waktu respons (total) 401.60s 90.55s

Hamster playing table tennis

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

#165 DeepSeek V3.2

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

#147 MiMo-V2.5-Pro

none
Biaya
$0.004
Waktu
46.4s
Token
4,025 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
MiMo-V2.5-Pro 4.3 7.8 22.2% 1 1.41s 6,559 485 0

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan