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DeepSeek V3.2 vs Mercury 2.5 (low)

Mercury 2.5 (low) lidera na pontuação média com 5.1 vs 5.0. Mercury 2.5 (low) tem menor custo de benchmark com $0.011 vs $0.054. Mercury 2.5 (low) é mais rápido com 1.35s vs 17.89s, com taxas de acerto de 36.4% vs 39.4%.

Benchmarks gerados a partir das suítes de teste do AI BENCHY em: 2026-09-08

Modelos comparados

Posição
#273
Total de tokens de saída
42,099
Tempo de resposta (médio)
17.89s
Custo total
$0.054
Posição
#265
Total de tokens de saída
33,719
Tempo de resposta (médio)
1.35s
Custo total
$0.011
Modelo recomendado Mercury 2.5 (low)

Tem a melhor pontuação aqui (5.1) e custa cerca de 5.0x menos que DeepSeek V3.2.

Comparação detalhada

Métrica DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none Lançamento: 2025-12-01 Mercury 2.5 Mercury 2.5 low Lançamento: 2026-09-08
Pontuação 5.0 5.1
Posição #273 #265
Confiabilidade 10.0 9.8
Consistência 8.1 8.1
Tentativas 66/66 66/66
Testes corretos
Taxa de acerto por tentativa 36.4% 39.4%
Testes instáveis 5 5
Execuções totais 66 66
Custo por resultado 0.870 0.177
Custo total $0.054 $0.011
Preço de entrada $0.269 / 1M $0.040 / 1M
Preço de saída $0.400 / 1M $0.150 / 1M
Total de tokens de entrada 135,831 138,020
Tokens de saída 42,099 6,083
Tokens de raciocínio 0 27,636
Tempo de resposta (médio) 17.89s 1.35s
Tempo de resposta (máx.) 115.89s 7.48s
Tempo de resposta (total) 393.53s 29.74s
Parâmetros 671B no total (37B ativos) ~100B
Disponibilidade Código aberto Código fechado

Geração showcase de modelos

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#273 DeepSeek V3.2

none
Custo
$0.002
Tempo
7.0s
Tokens
1,046 tok

#265 Mercury 2.5

low
Custo
$0.001
Tempo
2.4s
Tokens
1,236 tok

Melhores modelos por pontuação

Pontuação vs custo total

Tempo de resposta (médio)

Pontuação vs Tempo de resposta (médio)

Total de tokens de saída

Pontuação vs Total de tokens de saída

Detalhamento por categoria

Programação Pontuação Consistência Taxa de acerto por tentativa Testes instáveis Testes corretos Tempo de resposta (médio) Tokens de entrada Tokens de saída Tokens de raciocínio
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
Mercury 2.5 5.5 10.0 33.3% 0 972ms 7,909 521 2,269

Comparação rápida

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