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AI BENCHY
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DeepSeek V3.2 vs Granite 4.2 8B (low)

Granite 4.2 8B (low) が平均スコアでリードし、5.1 vs 5.0 です。 Granite 4.2 8B (low) の benchmark コストが低く、$0.012 vs $0.054 です。 DeepSeek V3.2 の方が高速で、17.89s vs 54.36s です、成功率は 36.4% vs 31.8% 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: 2026-09-02

順位
#256
合計出力トークン
42,099
応答時間(平均)
17.89s
合計コスト
$0.054
順位
#247
合計出力トークン
27,928
応答時間(平均)
54.36s
合計コスト
$0.012
おすすめモデル DeepSeek V3.2

スコアはここでの最高値に近く(5.0 vs 5.1)、Granite 4.2 8B (low) より約 3.0 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none リリース: 2025-12-01 Granite 4.2 8B Granite 4.2 8B low リリース: 2026-09-02
スコア 5.0 5.1
順位 #256 #247
信頼性 10.0 9.0
一貫性 8.1 10.0
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 36.4% 31.8%
不安定なテスト 5 0
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.870 0.167
合計コスト $0.054 $0.012
入力価格 $0.269 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $0.400 / 1M $0.150 / 1M
合計入力トークン 135,831 74,721
出力トークン 42,099 9,205
推論トークン 0 18,723
応答時間(平均) 17.89s 54.36s
応答時間(最大) 115.89s 566.80s
応答時間(合計) 393.53s 1195.97s
パラメータ 671B 総数 (37B アクティブ) 8B
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.

#256 DeepSeek V3.2

none
コスト
$0.002
時間
7.0s
トークン
1,046 tok

#247 IBM: Granite 4.2 8B

low
Provider returned error
コスト
$0.000
時間
0.2s
トークン
0 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 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
Granite 4.2 8B 5.5 10.0 33.3% 0 13.01s 8,439 2,469 2,984

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