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

Seed-2.0-Code (low) が平均スコアでリードし、7.7 vs 7.7 です。 DeepSeek V4 Pro (high) の benchmark コストが低く、$0.537 vs $0.681 です。 Seed-2.0-Code (low) の方が高速で、65.89s vs 79.14s です、成功率は 80.3% vs 63.6% 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
#66
合計出力トークン
212,558
応答時間(平均)
65.89s
合計コスト
$0.681
順位
#72
合計出力トークン
189,181
応答時間(平均)
79.14s
合計コスト
$0.537
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro (high)

総合的に最も良い選択です。競争力のあるスコア(7.7)、Seed-2.0-Code (low) より低いコスト、バランスの取れた応答時間があります。

詳細比較

指標 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code low リリース: 2026-08-12 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high リリース: 2026-04-24
スコア 7.7 7.7
順位 #66 #72
信頼性 5.7 10.0
一貫性 7.5 7.7
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 80.3% 63.6%
不安定なテスト 7 6
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 5.235 2.000
合計コスト $0.681 $0.537
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 85,648 90,748
出力トークン 8,142 10,462
推論トークン 204,416 178,719
応答時間(平均) 65.89s 79.14s
応答時間(最大) 485.92s 416.76s
応答時間(合計) 1449.53s 1740.97s
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.

#66 Seed-2.0-Code

low
Provider returned error
コスト
$0.000
時間
0.3s
トークン
0 tok

#72 DeepSeek V4 Pro

high
コスト
$0.023
時間
257.6s
トークン
14,870 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 7.0 5.0 77.8% 2 109.70s 7,948 455 55,759
DeepSeek V4 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580

クイック比較

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