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DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.5 (medium)

Kimi K2.5 (medium) が平均スコアでリードし、7.0 vs 6.8 です。 DeepSeek V4 Pro の benchmark コストが低く、$0.351 vs $0.479 です。 DeepSeek V4 Pro の方が高速で、11.71s vs 98.19s です、成功率は 47.0% 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
#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
#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

スコアはここでの最高値に近く(6.8 vs 7.0)、Kimi K2.5 (medium) より約 8.4 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 Kimi K2.5 Kimi K2.5 medium リリース: 2026-01-27
スコア 6.8 7.0
順位 #133 #123
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% 63.6%
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 4.849
合計コスト $0.351 $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 148,078 118,496
出力トークン 35,547 53,522
推論トークン 0 167,420
応答時間(平均) 11.71s 98.19s
応答時間(最大) 119.44s 281.00s
応答時間(合計) 257.67s 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.

#133 DeepSeek V4 Pro

none
無効なSVG
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 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 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
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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