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DeepSeek V4 Pro (high) vs Kimi K2.5 (medium)

DeepSeek V4 Pro (high) が平均スコアでリードし、7.7 vs 7.0 です。 Kimi K2.5 (medium) の benchmark コストが低く、$0.479 vs $0.761 です。 DeepSeek V4 Pro (high) の方が高速で、92.50s vs 98.19s です、成功率は 63.6% vs 63.6% 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: 2026-08-20

順位
#75
合計出力トークン
209,444
応答時間(平均)
92.50s
合計コスト
$0.761
順位
#123
合計出力トークン
220,942
応答時間(平均)
98.19s
合計コスト
$0.479
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro (high)

この比較で最も高いスコア(7.7)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro high リリース: 2026-04-24 Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium リリース: 2026-01-27
スコア 7.7 7.0
順位 #75 #123
信頼性 10.0 10.0
一貫性 7.7 7.0
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 63.6% 63.6%
不安定なテスト 6 8
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 2.251 4.849
合計コスト $0.761 $0.479
入力価格 $1.600 / 1M $0.450 / 1M
出力価格 $3.200 / 1M $2.250 / 1M
合計入力トークン 90,757 118,496
出力トークン 22,928 53,522
推論トークン 186,516 167,420
応答時間(平均) 92.50s 98.19s
応答時間(最大) 416.76s 281.00s
応答時間(合計) 2035.01s 1571.05s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) 1T 総数 (32B 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.

#75 DeepSeek V4 Pro

high
コスト
$0.023
時間
257.6s
トークン
14,870 tok

#123 MoonshotAI: Kimi K2.5

medium
コスト
$0.030
時間
58.6s
トークン
8,683 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 Pro 6.3 8.7 33.3% 0 243.00s 5,090 383 84,580
Kimi K2.5 6.1 4.6 66.7% 2 217.49s 6,935 5,705 74,693

クイック比較

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