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DeepSeek V4 Pro vs Mercury 2.5 (medium)

平均スコアは 6.8 vs 6.8 でほぼ同等です。 Mercury 2.5 (medium) の benchmark コストが低く、$0.022 vs $0.208 です。 Mercury 2.5 (medium) の方が高速で、3.19s vs 11.71s です、成功率は 47.0% vs 65.2% 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
#154
合計出力トークン
35,547
応答時間(平均)
11.71s
合計コスト
$0.208
順位
#157
合計出力トークン
120,129
応答時間(平均)
3.19s
合計コスト
$0.022
おすすめモデル Mercury 2.5 (medium)

ここでは最高スコア(6.8)で、DeepSeek V4 Pro より約 9.6 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none リリース: 2026-04-24 Mercury 2.5 Mercury 2.5 medium リリース: 2026-09-08
スコア 6.8 6.8
順位 #154 #157
信頼性 10.0 9.8
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 47.0% 65.2%
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 1.061 0.181
合計コスト $0.208 $0.022
入力価格 $0.947 / 1M $0.040 / 1M
出力価格 $1.893 / 1M $0.150 / 1M
合計入力トークン 148,078 91,402
出力トークン 35,547 3,138
推論トークン 0 116,991
応答時間(平均) 11.71s 3.19s
応答時間(最大) 119.44s 9.87s
応答時間(合計) 257.67s 70.18s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) ~100B
公開状況 オープンソース クローズド

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.

#154 DeepSeek V4 Pro

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

#157 Mercury 2.5

medium
コスト
$0.001
時間
3.8s
トークン
3,386 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 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
Mercury 2.5 5.0 5.1 44.5% 2 3.70s 7,807 488 21,857

クイック比較

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