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AI BENCHY
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Seed-2.0-Code (high) vs DeepSeek V4 Pro

平均スコアは 6.9 vs 6.9 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Pro の benchmark コストが低く、$0.256 vs $1.312 です。 DeepSeek V4 Pro の方が高速で、11.55s vs 127.79s です、成功率は 71.2% vs 51.5% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-08-12

順位
#123
合計出力トークン
423,424
応答時間(平均)
127.79s
合計コスト
$1.312
順位
#119
合計出力トークン
35,551
応答時間(平均)
11.55s
合計コスト
$0.256
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro

ここでは最高スコア(6.9)で、Seed-2.0-Code (high) より約 5.1 倍低コストです。

詳細比較

指標 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code high リリース: 2026-08-12 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none リリース: 2026-04-24
スコア 6.9 6.9
順位 #123 #119
信頼性 6.0 10.0
一貫性 7.0 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 71.2% 51.5%
不安定なテスト 8 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 11.921 0.954
合計コスト $1.312 $0.256
入力価格 $0.500 / 1M $1.169 / 1M
出力価格 $3.000 / 1M $2.337 / 1M
合計入力トークン 81,961 148,069
出力トークン 7,187 35,551
推論トークン 416,237 0
応答時間(平均) 127.79s 11.55s
応答時間(最大) 675.30s 119.44s
応答時間(合計) 2811.27s 254.11s
パラメータ ~200B 総数 (~20B アクティブ) 1.6T 総数 (49B アクティブ)
公開状況 クローズド オープンソース

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#123 Seed-2.0-Code

high
コスト
$0.037
時間
183.6s
トークン
12,388 tok

#119 DeepSeek V4 Pro

none
無効なSVG
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Seed-2.0-Code 5.9 4.4 66.7% 2 266.74s 6,750 432 124,956
DeepSeek V4 Pro 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0

クイック比較

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