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DeepSeek V3.2 (medium) vs Ember-1 (high)

平均スコアは 7.0 vs 7.1 でほぼ同等です。 DeepSeek V3.2 (medium) の benchmark コストが低く、$0.081 vs $1.798 です。 Ember-1 (high) の方が高速で、56.77s vs 68.43s です、成功率は 65.2% vs 71.2% 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: 2026-09-28

比較対象モデル

順位
#162
合計出力トークン
128,787
応答時間(平均)
68.43s
合計コスト
$0.081
順位
#158
合計出力トークン
110,125
応答時間(平均)
56.77s
合計コスト
$1.798
おすすめモデル DeepSeek V3.2 (medium)

ここでは最高スコア(7.0)で、Ember-1 (high) より約 22.3 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium リリース: 2025-12-01 Ember-1 Ember-1 high リリース: 2026-09-28
スコア 7.0 7.1
順位 #162 #158
信頼性 10.0 8.0
一貫性 7.4 7.3
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 65.2% 71.2%
不安定なテスト 7 7
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.672 14.981
合計コスト $0.081 $1.798
入力価格 $0.280 / 1M $3.000 / 1M
出力価格 $0.420 / 1M $15.000 / 1M
合計入力トークン 101,056 48,577
出力トークン 11,832 7,345
推論トークン 116,955 102,780
応答時間(平均) 68.43s 56.77s
応答時間(最大) 376.10s 255.06s
応答時間(合計) 1505.53s 1248.88s
パラメータ 671B 総数 (37B アクティブ) ~2.8T 総数 (~104B アクティブ)
公開状況 オープンソース クローズド

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.

#162 DeepSeek V3.2

medium
コスト
$0.001
時間
53.6s
トークン
1,932 tok

#158 Ember-1

high
コスト
$0.038
時間
55.1s
トークン
2,671 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
DeepSeek V3.2 6.0 7.2 55.6% 1 248.68s 5,717 649 52,014
Ember-1 8.2 7.2 88.9% 1 72.23s 7,144 1,281 23,093

クイック比較

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