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AI BENCHY
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DeepSeek V3.2 vs Mercury 2.5 Preview (low)

平均スコアは 5.0 vs 5.0 でほぼ同等です。 Mercury 2.5 Preview (low) の benchmark コストが低く、$0.011 vs $0.054 です。 Mercury 2.5 Preview (low) の方が高速で、1.31s vs 17.89s です、成功率は 36.4% vs 47.0% 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
#254
合計出力トークン
31,975
応答時間(平均)
1.31s
合計コスト
$0.011
おすすめモデル Mercury 2.5 Preview (low)

ここでは最高スコア(5.0)で、DeepSeek V3.2 より約 5.3 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none リリース: 2025-12-01 Mercury 2.5 Preview Mercury 2.5 Preview low リリース: 2026-09-02
スコア 5.0 5.0
順位 #256 #254
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.1 7.0
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 36.4% 47.0%
不安定なテスト 5 8
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.870 0.169
合計コスト $0.054 $0.011
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 135,831 133,525
出力トークン 42,099 7,259
推論トークン 0 24,716
応答時間(平均) 17.89s 1.31s
応答時間(最大) 115.89s 7.29s
応答時間(合計) 393.53s 28.77s
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.

#256 DeepSeek V3.2

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

#254 Mercury 2.5 Preview

low
コスト
$0.001
時間
1.5s
トークン
1,169 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
Mercury 2.5 Preview 5.5 10.0 33.3% 0 972ms 7,794 695 2,263

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