ナビゲーション
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com

DeepSeek V3.2 vs Qwen3.5-9B

Qwen3.5-9B が平均スコアでリードし、5.1 vs 5.0 です。 Qwen3.5-9B の benchmark コストが低く、$0.021 vs $0.054 です。 DeepSeek V3.2 の方が高速で、17.89s vs 19.19s です、成功率は 36.4% vs 19.7% 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
#273
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
#267
合計出力トークン
37,484
応答時間(平均)
19.19s
合計コスト
$0.021
おすすめモデル Qwen3.5-9B

ここでは最高スコア(5.1)で、DeepSeek V3.2 より約 2.7 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 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none リリース: 2026-03-02
スコア 5.0 5.1
順位 #273 #267
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.1 9.7
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 36.4% 19.7%
不安定なテスト 5 1
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.870 0.490
合計コスト $0.054 $0.021
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 135,831 144,416
出力トークン 42,099 37,484
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 17.89s 19.19s
応答時間(最大) 115.89s 382.06s
応答時間(合計) 393.53s 422.25s
パラメータ 671B 総数 (37B アクティブ) 9B
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.

#273 DeepSeek V3.2

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

#267 Qwen3.5-9B

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
300.0s
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
Qwen3.5-9B 3.9 7.8 11.1% 1 5.60s 7,913 1,042 0

クイック比較

比較ペアを切り替え