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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Pro vs KAT-Coder-Pro V2.5

平均スコアは 6.8 vs 6.7 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Pro の benchmark コストが低く、$0.351 vs $0.487 です。 DeepSeek V4 Pro の方が高速で、11.71s vs 26.01s です、成功率は 47.0% vs 71.2% 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: 2026-08-20

順位
#133
合計出力トークン
35,547
応答時間(平均)
11.71s
合計コスト
$0.351
順位
#139
合計出力トークン
139,572
応答時間(平均)
26.01s
合計コスト
$0.487
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro

ここでは最高スコア(6.8)で、KAT-Coder-Pro V2.5 より約 2.2 倍速く応答します。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none リリース: 2026-04-24 KAT-Coder-Pro V2.5 KAT-Coder-Pro V2.5 none リリース: 2026-07-14
スコア 6.8 6.7
順位 #133 #139
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 7.0
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 47.0% 71.2%
不安定なテスト 4 8
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.061 4.419
合計コスト $0.351 $0.487
入力価格 $1.600 / 1M $0.740 / 1M
出力価格 $3.200 / 1M $2.960 / 1M
合計入力トークン 148,078 98,508
出力トークン 35,547 139,572
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 11.71s 26.01s
応答時間(最大) 119.44s 335.41s
応答時間(合計) 257.67s 572.22s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) ~700B 総数 (~72B アクティブ)
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.

#133 DeepSeek V4 Pro

none
無効なSVG
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 tok

#139 KAT-Coder-Pro V2.5

none
コスト
$0.010
時間
29.0s
トークン
3,439 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
KAT-Coder-Pro V2.5 6.1 4.7 66.7% 2 22.52s 7,893 22,440 0

クイック比較

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