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Seed-2.0-Code (high) vs DeepSeek V4 Pro 0423

Seed-2.0-Code (high) が平均スコアでリードし、7.5 vs 7.4 です。 DeepSeek V4 Pro 0423 の benchmark コストが低く、$0.311 vs $1.448 です。 DeepSeek V4 Pro 0423 の方が高速で、14.05s vs 124.87s です、成功率は 65.2% vs 49.3% 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: 2026-10-01

比較対象モデル

順位
#121
合計出力トークン
432,850
応答時間(平均)
124.87s
合計コスト
$1.448
順位
#129
合計出力トークン
46,004
応答時間(平均)
14.05s
合計コスト
$0.311
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro 0423

スコアはここでの最高値に近く(7.4 vs 7.5)、Seed-2.0-Code (high) より約 4.7 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 0423 DeepSeek V4 Pro 0423 none リリース: 2026-04-24
スコア 7.5 7.4
順位 #121 #129
信頼性 9.0 10.0
一貫性 7.9 8.7
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 65.2% 49.3%
不安定なテスト 5 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 12.061 2.341
合計コスト $1.448 $0.311
入力価格 $0.500 / 1M $0.783 / 1M
出力価格 $3.000 / 1M $1.566 / 1M
合計入力トークン 297,321 304,186
出力トークン 8,997 46,004
推論トークン 423,853 0
応答時間(平均) 124.87s 14.05s
応答時間(最大) 675.30s 119.44s
応答時間(合計) 2871.96s 323.17s
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.

#121 Seed-2.0-Code

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

#129 DeepSeek V4 Pro 0423

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
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 6.2 6.5 55.6% 1 266.74s 6,750 432 124,956
DeepSeek V4 Pro 0423 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0

クイック比較

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