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DeepSeek V4 Flash 0731 vs MiMo-V2.5-Pro

平均スコアは 5.4 vs 5.4 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Flash 0731 の benchmark コストが低く、$0.021 vs $0.068 です。 MiMo-V2.5-Pro の方が高速で、4.24s vs 20.72s です、成功率は 27.3% vs 33.3% 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: 2026-08-20

順位
#224
合計出力トークン
25,426
応答時間(平均)
20.72s
合計コスト
$0.021
順位
#222
合計出力トークン
15,362
応答時間(平均)
4.24s
合計コスト
$0.068
おすすめモデル MiMo-V2.5-Pro

ここでは最高スコア(5.4)で、DeepSeek V4 Flash 0731 より約 4.9 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek V4 Flash 0731 none リリース: 2026-08-01 MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro none リリース: 2026-04-22
スコア 5.4 5.4
順位 #224 #222
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 8.6
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 27.3% 33.3%
不安定なテスト 4 4
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.509 1.808
合計コスト $0.021 $0.068
入力価格 $0.140 / 1M $0.435 / 1M
出力価格 $0.280 / 1M $0.870 / 1M
合計入力トークン 94,566 124,808
出力トークン 25,426 15,362
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 20.72s 4.24s
応答時間(最大) 387.15s 53.13s
応答時間(合計) 455.81s 93.28s
パラメータ 284B 総数 (13B アクティブ) 1.02T 総数 (42B アクティブ)
公開状況 クローズド 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.

#224 DeepSeek V4 Flash 0731

none
コスト
$0.004
時間
198.4s
トークン
14,316 tok

#222 MiMo-V2.5-Pro

none
コスト
$0.004
時間
46.4s
トークン
4,025 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 V4 Flash 0731 4.3 10.0 0.0% 0 1.72s 7,275 505 0
MiMo-V2.5-Pro 4.3 7.8 22.2% 1 1.41s 6,559 485 0

クイック比較

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