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DeepSeek V3.2 (medium) vs Qwen3.6 27B

Qwen3.6 27B が平均スコアでリードし、6.3 vs 6.3 です。 DeepSeek V3.2 (medium) の benchmark コストが低く、$0.145 vs $0.147 です。 Qwen3.6 27B の方が高速で、12.71s vs 70.08s です、成功率は 62.3% vs 47.8% 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
#221
合計出力トークン
143,160
応答時間(平均)
70.08s
合計コスト
$0.145
順位
#213
合計出力トークン
20,816
応答時間(平均)
12.71s
合計コスト
$0.147
おすすめモデル Qwen3.6 27B

ここでは最高スコア(6.3)で、DeepSeek V3.2 (medium) より約 5.5 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 medium リリース: 2025-12-01 Qwen3.6 27B Qwen3.6 27B none リリース: 2026-04-20
スコア 6.3 6.3
順位 #221 #213
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.5 7.7
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 62.3% 47.8%
不安定なテスト 7 6
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 1.250 1.874
合計コスト $0.145 $0.147
入力価格 $0.280 / 1M $0.320 / 1M
出力価格 $0.420 / 1M $3.200 / 1M
合計入力トークン 306,662 250,919
出力トークン 17,819 20,816
推論トークン 125,341 0
応答時間(平均) 70.08s 12.71s
応答時間(最大) 376.10s 156.31s
応答時間(合計) 1611.86s 292.29s
パラメータ 671B 総数 (37B アクティブ) 27B
公開状況 オープンソース 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.

#221 DeepSeek V3.2

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

#213 Qwen3.6 27B

none
コスト
$0.009
時間
83.0s
トークン
4,549 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
Qwen3.6 27B 5.5 10.0 33.3% 0 4.16s 7,913 539 0

クイック比較

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