AI BENCHY
Advertise here
#104

DeepSeek V3.2

DeepSeek Rilis: 2025-12-01 Diuji pada: 2026-05-08 15:31 deepseek/deepseek-v3.2::none
671B total (37B aktif)MoESumber terbuka
(medium) (none)

Ringkasan

DeepSeek V3.2 mendapat skor 5.7 di AI BENCHY dan berada di peringkat #104. Model ini memiliki reliabilitas 10.0, tingkat keberhasilan 49.1%, total biaya $0.016, dan waktu respons rata-rata 13.43s.

Yang membuat DeepSeek V3.2 unik: Model ini paling menonjol di Kepatuhan instruksi, dengan peringkat #1, sementara Trik anti-AI adalah area terlemahnya di #18. 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

5.7

Konsistensi

7.9

Keandalan

10.0

Total token output

7,194

Total token input

0

Harga input

$0.252 / 1M

Harga output

$0.378 / 1M

Tes benar

Tes Salah: 12

Tingkat lulus per percobaan: 49.1%

Tes tidak stabil

5

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

Waktu respons (rata-rata)

13.43s

Waktu respons (maks): 115.89s

Waktu respons (total): 255.10s

Hamster playing table tennis

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

#104 DeepSeek V3.2

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

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-08-14 02:58 Uji ulang 5.0 10.0 $0.054 Bandingkan
2026-07-16 23:15 Tes baru ditambahkan 5.0 10.0 $0.054 Bandingkan
2026-06-04 14:22 Tes baru ditambahkan 5.2 10.0 $0.017 Bandingkan
2026-05-22 00:35 Suite berubah 5.6 10.0 $0.018 Bandingkan
2026-05-08 15:31 Suite berubah 5.7 10.0 $0.016 Run saat ini
2026-04-20 17:48 Run pertama yang tercatat 6.1 T/A $0.016 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)
2026-05-08 15:31 · Suite berubah57/57 percobaan5.77.910.07/1957,1940$0.01613.43s
2026-08-14 02:58 · Uji ulang66/66 percobaan5.08.110.06/22542,099135,831$0.05417.89s
Selisih+0.7-0.20.0+10-34905-135831-$0.039-4461ms

Cakupan benchmark berbeda: 57/57 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes) dibanding 66/66 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 3.3 8.2
Pemrograman 2.4 1.3
Gabungan 6.5 10.0
Parsing dan ekstraksi data 6.3 5.8
Spesifik domain 3.0 6.9
Kecerdasan umum 7.6 10.0
Kepatuhan instruksi 10.0 10.0
Pemecahan teka-teki 7.5 7.7
Pemanggilan alat 10.0 10.0
Pengetahuan umum 3.0 10.0

Model yang Dibandingkan