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DeepSeek V3.2 vs Qwen3 Coder Next (medium)

平均スコアは 4.6 vs 4.7 でほぼ同等です。 Qwen3 Coder Next (medium) の benchmark コストが低く、$0.069 vs $0.121 です。 Qwen3 Coder Next (medium) の方が高速で、16.97s vs 22.44s です、成功率は 34.8% vs 24.6% 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
#320
合計出力トークン
57,866
応答時間(平均)
22.44s
合計コスト
$0.121
順位
#319
合計出力トークン
40,395
応答時間(平均)
16.97s
合計コスト
$0.069
おすすめモデル Qwen3 Coder Next (medium)

ここでは最高スコア(4.7)で、DeepSeek V3.2 より約 1.8 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 Coder Next Qwen3 Coder Next medium リリース: 2026-02-03
スコア 4.6 4.7
順位 #320 #319
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.2 8.7
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 34.8% 24.6%
不安定なテスト 5 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 1.943 2.280
合計コスト $0.121 $0.069
入力価格 $0.280 / 1M $0.120 / 1M
出力価格 $0.420 / 1M $0.800 / 1M
合計入力トークン 342,158 311,647
出力トークン 57,866 40,395
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 22.44s 16.97s
応答時間(最大) 122.50s 151.35s
応答時間(合計) 516.03s 305.55s
パラメータ 671B 総数 (37B アクティブ) 80B 総数 (3B アクティブ)
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.

#320 DeepSeek V3.2

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

#319 Qwen3 Coder Next

medium
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 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

クイック比較

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