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AI BENCHY
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DeepSeek V4 Pro vs LongCat 2.0 (low)

DeepSeek V4 Pro が平均スコアでリードし、6.8 vs 6.7 です。 DeepSeek V4 Pro の benchmark コストが低く、$0.351 vs $0.412 です。 DeepSeek V4 Pro の方が高速で、11.71s vs 113.61s です、成功率は 47.0% vs 54.6% 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
#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
#140
合計出力トークン
320,594
応答時間(平均)
113.61s
合計コスト
$0.412
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro

ここでは最高スコア(6.8)で、LongCat 2.0 (low) より約 9.7 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 LongCat 2.0 LongCat 2.0 low リリース: 2026-07-20
スコア 6.8 6.7
順位 #133 #140
信頼性 10.0 9.9
一貫性 8.6 8.5
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 47.0% 54.6%
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 4.120
合計コスト $0.351 $0.412
入力価格 $1.600 / 1M $0.300 / 1M
出力価格 $3.200 / 1M $1.200 / 1M
合計入力トークン 148,078 90,870
出力トークン 35,547 5,676
推論トークン 0 314,918
応答時間(平均) 11.71s 113.61s
応答時間(最大) 119.44s 560.39s
応答時間(合計) 257.67s 2499.46s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) 1.6T 総数 (48B 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.

#133 DeepSeek V4 Pro

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

#140 LongCat 2.0

low
コスト
$0.024
時間
428.0s
トークン
19,557 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
LongCat 2.0 6.6 4.6 77.8% 2 479.30s 6,544 461 206,627

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