Navigasi
AI BENCHY
Advertise here

DeepSeek V4 Flash 0423 vs MiMo-V2.5-Pro

DeepSeek V4 Flash 0423 unggul dalam skor rata-rata dengan 5.4 vs 5.4. DeepSeek V4 Flash 0423 memiliki biaya benchmark lebih rendah di $0.039 vs $0.068. MiMo-V2.5-Pro lebih cepat di 4.24s vs 36.17s, dengan tingkat keberhasilan 27.3% vs 33.3%.

Benchmark dihasilkan dari suite pengujian AI BENCHY pada: 2026-09-04

Peringkat
#238
Total token output
100,726
Waktu respons (rata-rata)
36.17s
Total Biaya
$0.039
Peringkat
#242
Total token output
15,362
Waktu respons (rata-rata)
4.24s
Total Biaya
$0.068
Model yang direkomendasikan MiMo-V2.5-Pro

Its score stays close to the best score here (5.4 vs 5.4), while responding about 8.5x faster than DeepSeek V4 Flash 0423.

Perbandingan terperinci

Metrik DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek V4 Flash 0423 none Rilis: 2026-04-24 MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro none Rilis: 2026-04-22
Skor 5.4 5.4
Peringkat #238 #242
Keandalan 10.0 10.0
Konsistensi 8.5 8.6
Percobaan 66/66 66/66
Tes benar
Tingkat lulus per percobaan 27.3% 33.3%
Tes tidak stabil 4 4
Total Run 66 66
Biaya per hasil 1.146 1.808
Total Biaya $0.039 $0.068
Harga input $0.088 / 1M $0.435 / 1M
Harga output $0.176 / 1M $0.870 / 1M
Total token input 240,230 124,808
Token output 100,726 15,362
Token penalaran 0 0
Waktu respons (rata-rata) 36.17s 4.24s
Waktu respons (maks) 247.27s 53.13s
Waktu respons (total) 795.83s 93.28s
Parameter 284B total (13B aktif) 1.02T total (42B aktif)
Ketersediaan Sumber terbuka Sumber terbuka

Showcase generasi model

Hamster playing table tennis

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

#238 DeepSeek V4 Flash 0423

none
Biaya
$0.004
Waktu
157.6s
Token
11,297 tok

#242 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 V4 Flash 0423 4.2 7.4 11.1% 1 17.13s 7,279 9,717 0
MiMo-V2.5-Pro 4.3 7.8 22.2% 1 1.41s 6,559 485 0

Perbandingan Cepat

Ganti Pasangan Perbandingan