AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com
#71

DeepSeek V3.2

DeepSeek Rilis: 2025-12-01 Diuji pada: 2026-05-22 00:46 deepseek/deepseek-v3.2::medium
671B total (37B aktif)MoESumber terbuka
(medium) (none)

Ringkasan

DeepSeek V3.2 mendapat skor 7.0 di AI BENCHY dan berada di peringkat #71. Model ini memiliki reliabilitas 9.1, tingkat keberhasilan 69.2%, total biaya $0.037, dan waktu respons rata-rata 53.21s.

Yang membuat DeepSeek V3.2 unik: Total biaya benchmark-nya sangat rendah untuk kisaran skornya.

Fakta model

Ditelaah pada 2026-08-12

Dilaporkan
Parameter
671B total (37B aktif)
Arsitektur
MoE
Ketersediaan
Sumber terbuka
Lisensi
MIT

Skor

7.0

Konsistensi

7.6

Keandalan

9.1

Total token output

75,252

Total token input

0

Harga input

$0.252 / 1M

Harga output

$0.378 / 1M

Tes benar

Tes Salah: 9

Tingkat lulus per percobaan: 69.2%

Tes tidak stabil

6

Tes tidak stabil memiliki hasil campuran antar run (setidaknya satu lulus dan satu gagal).

Waktu respons (rata-rata)

53.21s

Waktu respons (maks): 189.03s

Waktu respons (total): 1064.26s

Hamster playing table tennis

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

#71 DeepSeek V3.2

medium
Biaya
$0.001
Waktu
53.6s
Token
1,932 tok

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-08-14 03:00 Uji ulang 7.0 10.0 $0.078 Bandingkan
2026-07-16 23:13 Tes baru ditambahkan 7.0 10.0 $0.078 Bandingkan
2026-06-04 14:41 Tes baru ditambahkan 7.0 10.0 $0.044 Bandingkan
2026-05-22 00:46 Suite berubah 7.0 9.1 $0.037 Run saat ini
2026-05-08 15:27 Suite berubah 7.2 10.0 $0.031 Bandingkan
2026-04-20 17:48 Run pertama yang tercatat 8.0 T/A $0.029 Bandingkan

Run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda. Perhatikan perubahan suite saat membaca pergerakan historis.

Perbandingan run

RunCakupan benchmarkSkorKonsistensiKeandalanTes benarTes tidak stabilTotal token outputTotal token inputTotal BiayaWaktu respons (rata-rata)
2026-05-22 00:46 · Suite berubah60/60 percobaan7.07.69.111/20675,2520$0.03753.21s
2026-06-04 14:41 · Tes baru ditambahkan63/63 percobaan7.07.610.011/216106,26738,333$0.04468.71s
Selisih0.00.0-0.900-31015-38333-$0.008-15493ms

Cakupan benchmark berbeda: 60/60 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes) dibanding 63/63 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes). Total dan metrik yang dipengaruhi pengulangan tidak dapat dibandingkan secara langsung.

Kedua run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda, jadi selisihnya mencerminkan perubahan model sekaligus perubahan suite.

Grafik

Pilih model pertama, lalu klik model kedua untuk membuka halaman berdampingan.

Total token output

Skor vs Total token output

Perbandingan Cepat

Rincian Kategori

Kategori Skor Konsistensi Tes benar
Trik anti-AI 9.2 10.0
Pemrograman 3.9 5.8
Gabungan 10.0 10.0
Parsing dan ekstraksi data 10.0 10.0
Spesifik domain 2.9 4.4
Kecerdasan umum 3.8 2.5
Kepatuhan instruksi 10.0 10.0
Pemecahan teka-teki 6.7 5.0
Pemanggilan alat 10.0 10.0
Pengetahuan umum 3.0 10.0

Model yang Dibandingkan