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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、$0.447 vs $0.767 です。 Seed-2.0-Code (low) の方が高速で、72.24s vs 92.50s です、成功率は 77.3% 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: 2026-09-24

比較対象モデル

順位
#106
合計出力トークン
241,309
応答時間(平均)
72.24s
合計コスト
$0.767
順位
#108
合計出力トークン
209,444
応答時間(平均)
92.50s
合計コスト
$0.447
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro (high)

スコアはここでの最高値に近く(7.7 vs 7.7)、Seed-2.0-Code (low) より約 1.7 倍低コストです。

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 #106 #108
信頼性 8.5 10.0
一貫性 7.8 7.7
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 77.3% 63.6%
不安定なテスト 6 6
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 5.899 2.251
合計コスト $0.767 $0.447
入力価格 $0.500 / 1M $0.940 / 1M
出力価格 $3.000 / 1M $1.880 / 1M
合計入力トークン 85,657 90,757
出力トークン 8,142 22,928
推論トークン 233,167 186,516
応答時間(平均) 72.24s 92.50s
応答時間(最大) 485.92s 416.76s
応答時間(合計) 1589.31s 2035.01s
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.

#106 Seed-2.0-Code

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

#108 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 7.1 55.6% 1 109.70s 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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