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DeepSeek V3.2 (medium) vs Mercury 2.5 (high)

Mercury 2.5 (high) が平均スコアでリードし、7.1 vs 7.0 です。 Mercury 2.5 (high) の benchmark コストが低く、$0.031 vs $0.078 です。 Mercury 2.5 (high) の方が高速で、4.32s vs 68.43s です、成功率は 65.2% vs 62.1% 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: 2026-09-08

比較対象モデル

順位
#137
合計出力トークン
128,787
応答時間(平均)
68.43s
合計コスト
$0.078
順位
#134
合計出力トークン
174,547
応答時間(平均)
4.32s
合計コスト
$0.031
おすすめモデル Mercury 2.5 (high)

ここでは最高スコア(7.1)で、DeepSeek V3.2 (medium) より約 2.5 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 Mercury 2.5 Mercury 2.5 high リリース: 2026-09-08
スコア 7.0 7.1
順位 #137 #134
信頼性 10.0 9.7
一貫性 7.4 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 65.2% 62.1%
不安定なテスト 7 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.672 0.259
合計コスト $0.078 $0.031
入力価格 $0.269 / 1M $0.040 / 1M
出力価格 $0.400 / 1M $0.150 / 1M
合計入力トークン 101,056 120,068
出力トークン 11,832 3,402
推論トークン 116,955 171,145
応答時間(平均) 68.43s 4.32s
応答時間(最大) 376.10s 23.63s
応答時間(合計) 1505.53s 95.06s
パラメータ 671B 総数 (37B アクティブ) ~100B
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.

#137 DeepSeek V3.2

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

#134 Mercury 2.5

high
コスト
$0.001
時間
3.5s
トークン
2,447 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
Mercury 2.5 6.4 7.8 44.4% 1 6.58s 7,757 415 44,012

クイック比較

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