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AI BENCHY
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DeepSeek V3.2 vs MiniMax M2.7 (medium)

平均スコアは 5.0 vs 5.0 でほぼ同等です。 DeepSeek V3.2 の benchmark コストが低く、$0.054 vs $0.208 です。 DeepSeek V3.2 の方が高速で、17.89s vs 43.25s です、成功率は 36.4% vs 45.5% 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: 2026-08-29

順位
#248
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
#246
合計出力トークン
147,704
応答時間(平均)
43.25s
合計コスト
$0.208
おすすめモデル DeepSeek V3.2

ここでは最高スコア(5.0)で、MiniMax M2.7 (medium) より約 3.9 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 MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium リリース: 2026-03-18
スコア 5.0 5.0
順位 #248 #246
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.1 6.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 36.4% 45.5%
不安定なテスト 5 9
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.870 4.149
合計コスト $0.054 $0.208
入力価格 $0.269 / 1M $0.300 / 1M
出力価格 $0.400 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 135,831 114,527
出力トークン 42,099 18,558
推論トークン 0 129,146
応答時間(平均) 17.89s 43.25s
応答時間(最大) 115.89s 196.21s
応答時間(合計) 393.53s 908.21s
パラメータ 671B 総数 (37B アクティブ) 230B 総数 (10B アクティブ)
公開状況 オープンソース 重み公開

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.

#248 DeepSeek V3.2

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

#246 MiniMax M2.7

medium
コスト
$0.022
時間
22.8s
トークン
9,250 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
MiniMax M2.7 5.7 9.1 33.3% 0 101.89s 2,961 1,231 38,841

クイック比較

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