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DeepSeek V4 Pro vs MiMo-V2.5-Pro (medium)

平均スコアは 6.8 vs 6.8 でほぼ同等です。 DeepSeek V4 Pro の benchmark コストが低く、$0.206 vs $0.221 です。 DeepSeek V4 Pro の方が高速で、11.71s vs 48.68s 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: 2026-09-24

比較対象モデル

順位
#180
合計出力トークン
35,547
応答時間(平均)
11.71s
合計コスト
$0.206
順位
#182
合計出力トークン
185,466
応答時間(平均)
48.68s
合計コスト
$0.221
おすすめモデル DeepSeek V4 Pro

ここでは最高スコア(6.8)で、MiMo-V2.5-Pro (medium) より約 4.2 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 MiMo-V2.5-Pro MiMo-V2.5-Pro medium リリース: 2026-04-22
スコア 6.8 6.8
順位 #180 #182
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 7.9
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 6
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.061 3.790
合計コスト $0.206 $0.221
入力価格 $0.940 / 1M $0.435 / 1M
出力価格 $1.880 / 1M $0.870 / 1M
合計入力トークン 148,078 139,892
出力トークン 35,547 15,569
推論トークン 0 169,897
応答時間(平均) 11.71s 48.68s
応答時間(最大) 119.44s 333.34s
応答時間(合計) 257.67s 1071.02s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) 1.02T 総数 (42B 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.

#180 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

#182 MiMo-V2.5-Pro

medium
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

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
MiMo-V2.5-Pro 6.2 4.7 66.7% 2 92.07s 6,543 780 51,218

クイック比較

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